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基于多层自编码器的红外热成像缺陷检测图像处理方法,属于工业过程中缺陷检测技术领域。它包括以下步骤:1)获取红外热成像缺陷图像数据集;2)对采集的缺陷热图像数据进行预处理;3)构建多层自编码器热成像MAT数据增强模型。本发明利用多层神经网络的非线性特征变换对红外热成像仪采集的热图像进行数据增强,用降维的方式描述了热成像数据之间的本质特征,能够较好的将缺陷与背景信息分离;通过在多层自编码器的每一层都加入激活函数,使模型能够更好的处理具有非线性特征的热成像数据,通过神经元逐层减小的多隐藏层结构提取数据的本质特征,达到去除噪声和不均匀背景的效果。