摘要
本发明公开一种基于深度神经网络的建筑工程钢结构焊接质量检测方法,包括:原始钢结构焊接图像获取;对原始钢结构焊接图像进行预处理;通过深度神经网络模型对预处理后的钢结构焊接图像进行钢结构焊接缺陷特征提取;通过深度神经网络模型对钢结构焊接缺陷进行检测;通过深度神经网络模型输出钢结构焊接质量检测结果。本发明能够对建筑工程钢结构焊接质量进行智能化检测,能够提高检测效率和准确性,保障建筑工程钢结构的可靠性和安全性,降低了建筑工程钢结构焊接质量检测的人力成本和物力成本。
技术关键词
建筑工程钢结构
深度神经网络模型
分支
焊接缺陷特征提取
深度学习架构
焊接缺陷检测
输出特征
对钢结构
多任务
融合特征
钢结构缺陷
图像
长短期记忆网络
决策
注意力
分类缺陷
焊缝
定位框
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肿瘤
分类网络
边界特征
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表面缺陷视觉检测
AI图像识别
元件
表面缺陷检测
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标记
局部敏感哈希技术
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注意力机制