公开(公告)号：CN113095359A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110245632.4

申请日：2021-03-05

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 姜洪权 ,  胡启航 ,  史志光 ,  高建民 ,  武小赛 ,  王鹏星

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/40 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种射线图像标记信息检测方法，获得标记区域块及其在原始图像中的定位结果；构建标记区域块数据集；搭建卷积神经网络分类器，以处理图像数据的卷积神经网络作为分类器的主通道，并添加标记区域块图像自身信息作为辅助通道，在第一个全连接层前对两通道特征进行融合；将标记区域块图像数据和标记区域块位置尺寸信息作为卷积神经网络的输入，训练网络并最终输出标记区域块属于各类别的概率；聚合相同类别的标记区域块，区分不同类别的标记区域块，获得射线图像标记信息的最终检测结果。本发明能够快速有效的解决排布松散、特征相似的标记信息目标检测问题，提高了工作效率，为后续射线检测图像的研究打下了良好的基础。

公开(公告)号：CN112116557B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202010809005.4

申请日：2020-08-12

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 姜洪权 ,  王鹏星 ,  高建民 ,  王荣喜 ,  王瑜 ,  支泽林 ,  武小赛 ,  胡启航

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种射线图像焊缝区域缺陷探测方法、存储介质及设备，基于背景特性生成残差图，在残差图上进行疑似缺陷区域探测，在避免算法对噪声和背景灰度敏感的同时保证高的缺陷探测率；对残差图探测出的疑似缺陷区域使用多尺度候选框与卷积神经网络分类，可以解决缺陷形状轮廓复杂多变以及有效特征提取困难的问题，获得较低的误报警率；对分类结果使用非极大值抑制，可以保证对疑似缺陷区域准确的定位，方便进一步进行缺陷识别、缺陷尺寸定量，同时给出最终探测结果的置信度，给评片人员提供更充分的参考信息。

公开(公告)号：CN113095359B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202110245632.4

申请日：2021-03-05

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 姜洪权 ,  胡启航 ,  史志光 ,  高建民 ,  武小赛 ,  王鹏星

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种射线图像标记信息检测方法，获得标记区域块及其在原始图像中的定位结果；构建标记区域块数据集；搭建卷积神经网络分类器，以处理图像数据的卷积神经网络作为分类器的主通道，并添加标记区域块图像自身信息作为辅助通道，在第一个全连接层前对两通道特征进行融合；将标记区域块图像数据和标记区域块位置尺寸信息作为卷积神经网络的输入，训练网络并最终输出标记区域块属于各类别的概率；聚合相同类别的标记区域块，区分不同类别的标记区域块，获得射线图像标记信息的最终检测结果。本发明能够快速有效的解决排布松散、特征相似的标记信息目标检测问题，提高了工作效率，为后续射线检测图像的研究打下了良好的基础。

公开(公告)号：CN112435198A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011395875.8

申请日：2020-12-03

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 姜洪权 ,  武小赛 ,  高建民 ,  王鹏星 ,  史志光 ,  程虎跃 ,  杨贺

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种焊缝射线检测底片图像增强方法、存储介质及设备，利用焊缝射线检测底片扫描设备获取原始的焊缝射线检测底片图像；构建焊缝射线检测底片图像的训练集和测试集，训练集和测试集中包括了经过增强处理后的所有焊缝射线检测底片图像数据与原始数据的图像对；构建卷积神经网络模型，卷积神经网络模型包括下采样层和上采样层的编码解码结构；利用焊缝射线检测底片图像的训练集的图像数据对构建的网络模型进行训练，生成网络模型，并利用焊缝射线检测底片图像的测试集的图像数据对模型效果进行测试。本发明使用深度学习技术，学习到了一种焊缝射线检测底片图像增强方法，对处理焊缝射线检测底片图像效果好。

公开(公告)号：CN112116557A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010809005.4

申请日：2020-08-12

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 姜洪权 ,  王鹏星 ,  高建民 ,  王荣喜 ,  王瑜 ,  支泽林 ,  武小赛 ,  胡启航

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种射线图像焊缝区域缺陷探测方法、存储介质及设备，基于背景特性生成残差图，在残差图上进行疑似缺陷区域探测，在避免算法对噪声和背景灰度敏感的同时保证高的缺陷探测率；对残差图探测出的疑似缺陷区域使用多尺度候选框与卷积神经网络分类，可以解决缺陷形状轮廓复杂多变以及有效特征提取困难的问题，获得较低的误报警率；对分类结果使用非极大值抑制，可以保证对疑似缺陷区域准确的定位，方便进一步进行缺陷识别、缺陷尺寸定量，同时给出最终探测结果的置信度，给评片人员提供更充分的参考信息。