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利用红外图像识别被测对象的缺陷信息，在金属结构检测方面具有广泛应用前景。传统的检测方法是图像处理后人工观察，效率和准确率较低；机器学习方法需要人工选取特征，缺乏适应性和鲁棒性。针对该问题，提出了一种基于卷积神经网络的缺陷检测模型，可以自动从红外热波图像中学习特征并完成分类识别。采用超声红外热波图像数据对卷积神经网络模型进行训练并测试，结果表明，训练后的CNN模型可以对红外热波图像准确识别分类，该方法效率高、准确性高、鲁棒性强，能够有效提高红外热波检测水平。

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《基于卷积神经网络的金属结构缺陷红外图像识别》

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文件号：074759

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