一种基于卷积神经网络的无砟轨道CA砂浆层缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的无砟轨道CA砂浆层缺陷检测方法，包括如下步骤：S1：将缺陷信息转换为信号信息；S2：将信号信息转换为三维图像信息，作为特征图像；S3：建立数据集；S4：训练卷积神经网络；S5：获取待检测缺陷数据；S6：待检测缺陷数据预处理；S7：计算检测结果。本发明解决了现有技术中存在的特征提取不够准确、缺陷大小不能精确分类、检测准确率低等问题。本发明适用于无砟轨道CA砂浆层缺陷检测技术领域。