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公开(公告)号：CN110119677B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910246680.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V40/60 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01N23/04
Abstract: 本发明提供一种基于图像分类网络的碳纤维复合芯电缆破损检测方法采用X成像的方式对碳纤维复合芯电缆进行图像采集；对采集的碳纤维复合芯电缆图像进行预处理操作，分别得到训练样本与检测样本；确定起始残差网络的输入输出及中间部分的结构，构建碳碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络；使用训练样本训练碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络，保存训练效果最优的模型；使用检测样本进行检测，根据碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络分类输出，自动标记出图像中的破损位置。该方法能够自动实现碳纤维复合芯电缆破损检测，且检测效率和精度高。
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公开(公告)号：CN110119677A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910246680.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像分类网络的碳纤维复合芯电缆破损检测方法采用X成像的方式对碳纤维复合芯电缆进行图像采集；对采集的碳纤维复合芯电缆图像进行预处理操作，分别得到训练样本与检测样本；确定起始残差网络的输入输出及中间部分的结构，构建碳碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络；使用训练样本训练碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络，保存训练效果最优的模型；使用检测样本进行检测，根据碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络分类输出，自动标记出图像中的破损位置。该方法能够自动实现碳纤维复合芯电缆破损检测，且检测效率和精度高。
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公开(公告)号：CN111429411A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010181471.2
申请日：2020-03-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种碳纤维复合芯导线的X射线缺陷图像样本生成方法，包括：步骤S1：对原始有缺陷的碳纤维复合芯导线的X射线图像做背景估计；步骤S2：利用步骤S1的背景估计结果对原始图作背景减除处理并截选出图像缺陷部分；步骤S3：随机改变步骤S2中截选出的缺陷部分的形态特征；步骤S4：将步骤S2中随机生成的缺陷部位与无缺陷碳纤维复合芯导线X射线图像相融合，生成缺陷图像。本方案生成的缺陷样本，能够有效扩充碳纤维复合芯导线缺陷库，有助于提升碳纤维导线缺陷自动识别技术的准确度。
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公开(公告)号：CN111429411B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010181471.2
申请日：2020-03-16
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提出了一种碳纤维复合芯导线的X射线缺陷图像样本生成方法，包括：步骤S1：对原始有缺陷的碳纤维复合芯导线的X射线图像做背景估计；步骤S2：利用步骤S1的背景估计结果对原始图作背景减除处理并截选出图像缺陷部分；步骤S3：随机改变步骤S2中截选出的缺陷部分的形态特征；步骤S4：将步骤S2中随机生成的缺陷部位与无缺陷碳纤维复合芯导线X射线图像相融合，生成缺陷图像。本方案生成的缺陷样本，能够有效扩充碳纤维复合芯导线缺陷库，有助于提升碳纤维导线缺陷自动识别技术的准确度。
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