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24小时咨询热线摘 要：本发明公开了一种基于深度学习的HF‑ERW焊接状态检测方法及装置，能够大幅提升焊接状态图像测试精度。该方法包括：获取HF‑ERW焊接状态图像数据集；建立基于卷积神经网络CNN的图像分类模型；生成HF‑ERW焊接质量状态数据集；将图像分类模型的卷积层和池化层迁移到HF‑ERW焊接质量状态数据集上；从HF‑ERW焊接质量状态数据集选取部分样本图像数据作为训练集，将训练集中的样本图像数据输入图像分类模型进行训练，获取预测分类结果；每完成一次训练后，调整图像分类模型的参数；当损失值小于预设值时停止训练；将待检测的HF‑ERW焊接状态图像输入图像分类模型，获取分类结果。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN201810903938.2 | 专利名称： | 一种基于深度学习的HF-ERW焊接状态检测方法及装置 |
| 申请日： | 2018-08-09 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 陕西省西安市雁塔区南二环路中段 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06T7/00搜分类 焊接 深度学习 R F 检测搜索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 面议 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2022/03/01 | 授权 | |
| 2019/01/11 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 201810903938.2 申请日: 2018.08.09 |
