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一种基于全卷积神经网络的自动压痕测量方法

摘要

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的自动压痕测量方法,包括以下步骤:步骤一:对压痕图像进行预处理,得到其二值图像;步骤二:在二值图像中寻找最大连通域,确定最大连通域的外接框;对该外接框进行拓展,裁剪下二值图像上拓展后的外接框区域;步骤三:将裁剪后的图像输入训练好的全卷积神经网络,输出二值化的压痕像素遮罩图片,由此得到输入图片上精确的压痕形状与位置信息。本发明鲁棒性高,能提取出压痕具体形状。

著录项

  • 公开/公告号CN112991287A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湘潭大学;

    申请/专利号CN202110252383.1

  • 申请日2021-03-08

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G06T7/62(20170101);G06K9/38(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T3/40(20060101);G06T5/00(20060101);G06T5/40(20060101);G06T5/50(20060101);G01N3/42(20060101);

  • 代理机构43221 湖南天地人律师事务所;

  • 代理人杨萍

  • 地址 411105 湖南省湘潭市雨湖区羊牯塘27号

  • 入库时间 2023-06-19 11:29:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-16

    授权

    发明专利权授予

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