《表6 不同信噪比下分类结果》
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《基于SSDAE深度神经网络的钛板电涡流检测图像分类研究》
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同样,对包含不同程度噪声的测试样本进行3组分类实验:Ⅰ裂纹和孔洞的缺陷类型分类;Ⅱ裂纹缺陷程度分类;Ⅲ孔洞缺陷程度分类。将包含不同程度噪声的电涡流检测图像输入训练好的模型进行分类识别测试,结果如表6所示。
图表编号 | XD0080946600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.04.01 |
作者 | 包俊、叶波、王晓东、尹武良、徐寒扬 |
绘制单位 | 昆明理工大学信息工程与自动化学院、昆明理工大学信息工程与自动化学院、昆明理工大学信息工程与自动化学院、曼彻斯特大学电气与电子工程学院、曼彻斯特大学电气与电子工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |