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时间:2020-04-18
《基于深度学习网络的射线图像缺陷识别方法-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第35卷第9期仪器仪表学报V0L35No.92014年9月ChineseJournalofScientificInstrumentSep.2014基于深度学习网络的射线图像缺陷识别方法余永维,殷国富,殷鹰,杜柳青(1.四川大学制造科学与工程学院成都610065;2.重庆理工大学机械工程学院重庆400054)摘要:针对建立射线无损检测智能化信息处理平台的需要,提出一种基于深度学习网络的智能识别方法。以卷积神经网络结构为基础,结合径向基神经网络非线性映射能力,构建一种模拟视觉感知原理的深度学习网络结构,并提出一种网络结构自生长方
2、法和参数学习方法;然后在获取注意区域的基础上,模拟人类大脑深度学习的层次感知系统,使可疑区域的像素灰度信号直接通过深度学习层次网络,通过卷积网络逐层挖掘可疑缺陷区域的本质特征;最后利用径向基网络部分实现对射线图像缺陷的直接智能识别。实验中对复杂射线图像的缺陷识别率超过91%,优于传统方法。实验表明该方法有较高的准确率和较好的适应性,能够满足射线无损检测智能化信息处理平台的需要。关键词:射线图像;缺陷识别;深度学习;智能识别;神经网络中图分类号:TP391.41TH878.1文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.4050
3、DefectrecognitionforradiographicimagebasedondeeplearningnetworkYuYongwei,YinGuofu,YinYing,DuLiuqing(J.SchoolofManufacturingScienceandEngineering,SichuanUniversity,Chengdu610065,China;2.CollegeofMechanicalEngineering,ChongqingUniversityofTechnology,Chongqing400054,C
4、hina)Abstract:Aimingattherequirementofestablishingintelligentinformationprocessingplatformofradiographicnondestructivedetection,anintelligentrecognitionmethodbasedondeeplearningnetworkwasproposed.Basedonthestructureoftheconvolutionneuralnetworkandcombiningwiththeno
5、nlinearmappingabilityoftheradialbasisneuralnetwork,adeeplearningnetworkstructurewasbuilt,whichcouldsimulatehumanvisualperceptionprinciple.Andaself-growthmethodofnetworkstructureandparameterlearningstrategyareintroduced.Then,onthebasisofacquiringtheattentionregion,t
6、hehierarchysensingsystemofdeeplearningofhumanbrainissimula.ted;thepixelgraysignalsoftheattentionregiondirectlypassthroughtherecognitionnetwork,whichsimulatesthedeeplearninghierar—chymodelofthevisualperceptionsystem.Sotheinternalcharacteristicofthesuspiciousdefectre
7、gionisextractedlayerbylayerthroughtheconvolutionnetwork.Finally,theintelligentrecognitionofthedefectsintheradiographicimagesisachievedthroughtheradialbasisnetwork.Theexperimentsshowthattherecognitionrateofthedefectsincomplexradiographicimageisabove91%,whichissuperi
8、ortothatoftraditionalmethods.Sothismethodhashigheraccuracyandbetteradaptability,whichcanmeettherequirementsoftheintelligentinformationprocessingp
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