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图像识别与卷积神经网络结合的船舶裂缝图像处理技术
引用本文:胡晓芳,虞强源.图像识别与卷积神经网络结合的船舶裂缝图像处理技术[J].舰船科学技术,2020,42(14):91-93.
作者姓名:胡晓芳  虞强源
作者单位:长治学院 电子信息与物理系,山西 长治 046011;吉林大学 计算机系,吉林 长春 130000
摘    要:裂缝是船舶致命的缺陷,不仅会降低舰船的防水性能,严重时还会导致整个船体的结构破裂,导致船舶沉没等严重事故。因此,在船舶的生产与制造过程中及时对船舶的裂缝进行识别,在船舶的正常运行维护中提早发现船舶的裂缝缺陷并处理,具有重要意义。传统的船舶裂缝识别主要靠超声波探测等技术,效率低,为了改善这一现状,本文研究了一种基于图像识别与卷积神经网络的船舶裂缝图像识别系统,分别从图像识别技术和神经网络算法进行了相关的阐述。

关 键 词:图像识别  卷积神经网络  裂缝识别
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