本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的射線圖像缺陷識(shí)別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第３５卷第９期２０１４年９月

儀器儀表學(xué)

報(bào)

ＶｏＬ３５Ｎｏ．９Ｓｅｐ．２０１４

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基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的射線圖像缺陷識(shí)別方法術(shù)

余永維１’２，，殷國(guó)富１，殷鷹１，杜柳青２

（１．四川大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院成都６１００６５；２．重慶理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院重慶４０００５４）

摘要：針對(duì)建立射線無(wú)損檢測(cè)智能化信息處理平臺(tái)的需要，提出一種基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的智能識(shí)別方法。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，結(jié)合徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力，構(gòu)建一種模擬視覺(jué)感知原理的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并提出一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自生長(zhǎng)方法和參數(shù)學(xué)習(xí)方法；然后在獲取注意區(qū)域的基礎(chǔ)上，模擬人類大腦深度學(xué)習(xí)的層次感知系統(tǒng)，使可疑區(qū)域的像素灰度信號(hào)直接通過(guò)深度學(xué)習(xí)層次網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)卷積網(wǎng)絡(luò)逐層挖掘可疑缺陷區(qū)域的本質(zhì)特征；最后利用徑向基網(wǎng)絡(luò)部分實(shí)現(xiàn)對(duì)射線圖像缺陷的直接智能識(shí)別。實(shí)驗(yàn)中對(duì)復(fù)雜射線圖像的缺陷識(shí)別率超過(guò)９１％，優(yōu)于傳統(tǒng)方法。實(shí)驗(yàn)表明該方法有較高的準(zhǔn)確率和較好的適應(yīng)性，能夠滿足射線無(wú)損檢測(cè)智能化信息處理平臺(tái)的需要。關(guān)鍵詞：射線圖像；缺陷識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；智能識(shí)別；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：１１Ｐ３９１．４１

ＴＨ８７８＋．１

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ

國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)科分類代碼：５１０．４０５０

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內(nèi)外學(xué)者對(duì)此作了不少的研究，最近的成果如申清明等

１

引言

人定義５個(gè)邊緣特征及３個(gè)區(qū)域特征構(gòu)成支持向量機(jī)的輸入向量，采用直接多類支持向量機(jī)方法來(lái)分類射線圖像焊接缺陷‘１｜；Ｌｉｍ

Ｔ

用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行射線無(wú)損檢測(cè)是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)，其最關(guān)鍵技術(shù)和最終目的在于射線圖像識(shí)別。國(guó)收稿日期：２０１４講

Ｒｅｃｅｉｖｅｄ

Ｙ等人對(duì)２５個(gè)用于分類的形狀描

述符進(jìn)行篩選，確定９個(gè)描述符，用３層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Ｄａｔｅ：２０１４舭

�；痦�(xiàng)目：重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃基金（ｃ８ｔｃ２０１３ｊｃｙｊＡ７０００９）、國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金（５１０７５４１９）資助項(xiàng)目

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