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本文以Easydl深度学习平台为基础,对大型锻件热锻过程中的锻造裂纹检测问题进行研究,结果表明采用Faster_R-CNN-ResNet50-FPN深度学习模型能够获得较好的识别结果,对于一般性锻造裂纹的检测准确率可以达到77%以上,而对于热锻典型环境的裂纹检测准确率能够达到约90%。
基于深度学习的锻造裂纹检测研究
【摘 要】
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本文以Easydl深度学习平台为基础,对大型锻件热锻过程中的锻造裂纹检测问题进行研究,结果表明采用Faster_R-CNN-ResNet50-FPN深度学习模型能够获得较好的识别结果,对于一般性
【机 构】
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天津职业大学
【出 处】
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大型铸锻件
【发表日期】
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2020年5期
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