本發明涉及一種連鑄坯表面缺陷雙目掃描與深度學習融合識別方法及系統,所述方法包括采用雙目激光掃描成像提取連鑄坯表面的三維形貌圖像,根據深度信息定位感興趣區域ROI,生成缺陷識別候選框,采用全連接神經網絡對候選框內缺陷區域進行真實缺陷判別和類型識別,對于真實存在的缺陷,采用全卷積神經網絡進行語義分割,本發明通過融合雙目激光三維掃描成像與深度卷積神經網絡目標識別和語義分割方法,能夠精確識別缺陷三維量化形態信息,屬于鋼鐵冶金中連鑄坯質量檢測與控制的領域。
聲明:
“連鑄坯表面缺陷雙目掃描與深度學習融合識別方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)