摘要
本申请提供一种钢表面缺陷分析方法、装置、终端及存储介质,涉及钢材分析技术领域。该方法包括:获取目标钢试样各层表面的第一图像和第二图像,第一图像为目标钢试样每层表面的初始图像,第二图像为目标钢试样每层表面腐蚀后的图像;分别将各层的第一图像和第二图像输入缺陷边界点生成模型中,输出相应层的缺陷边界点;基于所有缺陷边界点,确定目标钢试样的缺陷三维边界点数据图像,并将目标钢试样的缺陷三维边界点数据图像输入缺陷类型判别模型中,确定目标钢试样的缺陷类型,缺陷类型判别模型基于机器学习算法构建得到。本申请能够更精确地捕捉和识别钢表面的缺陷,且提高检测效率。
技术关键词
缺陷分析方法
机器学习算法
图像获取模块
数据
可读存储介质
氯化铁
溶液
纯净水
重建算法
氯化钠
处理器
滤波算法
参数
终端
酒精
硝酸
存储器
计算机
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光学编码器
分类网络
图像
浅层特征提取
融合特征
深度学习算法
生成控制指令
门窗
智能监测传感器
深度学习模型