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疲劳断口的机器视觉图像智能分析方法、装置及系统

摘要

本发明提供一种疲劳断口的机器视觉图像智能分析方法、装置及系统,该方法包括:获得金属断裂图像和金属源图像;基于深度学习卷积神经网络对金属断裂图像进行分析,确定金属断裂类型;当金属断裂类型为疲劳断裂类型,对金属断裂图像进行区分,获得裂纹扩展区与裂纹瞬断区;对裂纹扩展区与裂纹瞬断区进行统计分析;根据金属断裂图像和金属源图像,基于影像变形算法对金属断裂的形成过程进行模拟,模拟生成金属断裂形成过程图像。该方案通过一个完整的人工智能图像分析技术分析金属断裂图像,可以避免人员长期工作导致的正确性下降的风险,降低分析工作时间成本;降低金属疲劳断口失效分析的成本投入;可得到高效和可靠的疲劳断口分析结果。

著录项

  • 公开/公告号CN111681217A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 香港生产力促进局;

    申请/专利号CN202010478691.1

  • 发明设计人 黎伟华;杨浩坤;梁皓;陈呼龙;

    申请日2020-05-29

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/187(20170101);

  • 代理机构11127 北京三友知识产权代理有限公司;

  • 代理人谷敬丽;王天尧

  • 地址 中国香港九龙

  • 入库时间 2023-06-19 08:19:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-20

    授权

    发明专利权授予

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