基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测方法及系统，首先获取装备表面检测图像集合，利用预训练的深度学习模型生成第一裂纹检测热力图，接着根据装备设计材料参数及实时运行工况参数构建裂纹物理扩展约束模型，然后基于第一裂纹检测热力图和该建裂纹物理扩展约束模型进行裂纹区域迭代优化得到第二裂纹检测热力图，再解析第二裂纹检测热力图确定裂纹区域边界坐标、裂纹扩展方向向量及裂纹深度梯度值等装备表面裂纹状态参数，最后生成包含裂纹空间分布示意图及裂纹扩展风险等级标识的装备疲劳裂纹智能检测报告，从而综合图像数据和物理约束，提高了裂纹检测的准确性和可靠性。