基于改进U-Net神经网络的船舶设备表面缺陷检测方法

船舶工程页数： 7 2025-10-25

摘要： [目的]为提高船舶关键设备表面缺陷检测的像素级定位精度，降低维护成本并优化人机交互体验，[方法]提出一种基于改进U-Net神经网络的故障诊断方法，采用引入三重损失约束的改进U-Net网络模型，通过优化不同层级的模型参数，解决了传统卷积神经网络（CNN）在图像语义分割中的像素级定位精度不足和数据冗余等问题。研究过程包含图像增强、数据标注、模型训练与试验验证等步骤。[结果]结果表明... （共7页）

开通会员，享受整站包年服务

说明：本文档由创作者上传发布，版权归属创作者。若内容存在侵权，请点击申诉举报

科技文档

数学力学化学金融证券保险投资会计审计园艺林业旅游体育物理学生物学天文学气象学海洋学地质学新能源金属学农艺学农作物管理学领导学自然科学系统科学资源科学无机化工有机化工燃料化工化学工业材料科学矿业工程冶金工业安全科学环境科学工业通用机械工业无线电子电信技术铁路运输汽车工业船舶工业动力工程电力工业农业科学农业工程植物保护动物医学教育理论学前教育初等教育中等教育高等教育职业教育成人教育自然地理地球物理经济统计农业经济工业经济交通经济企业经济文化经济信息经济贸易经济财政税收市场研究科学研究互联网自动化轻工业核科学服务业石油然气服务业野生动物水产渔业硬件仪器仪表航空航天武器军事公路运输水利水电建筑科学软件