基于图像和卷积神经网络的混凝土质量检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111724358A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010530545.9

    申请日:2020-06-11

    Abstract: 本发明涉及混凝土表面缺陷检测技术领域,公开了一种基于图像和卷积神经网络的混凝土质量检测方法及系统,方法包括:(1)采集多张混凝土图像,混凝土图像中包括含缺陷的图像和无缺陷的图像;(2)对多张混凝土图像分别进行缺陷类别标注,并将标注后的混凝土图像以一定的比例分为训练集和测试集;(3)对训练集中混凝土图像进行预处理使得更加突出裂缝或者孔洞的形态特征;(4)构建并训练深度卷积神经网络模型;(5)将经过预处理后的混凝土图像输入至训练好的深度卷积神经网络模型中来识别图像中的裂缝和孔洞。本发明能够同时识别混凝土表面的孔洞和裂缝缺陷且检测效率高、检测速度快和检测准确率高。

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