技术编号:17290928
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明的主题涉及机器学习图像分析系统。背景技术可以使用机器学习自动地识别图像中描绘的对象。为了各种目的,机器学习系统可以使用神经网络来分析图像,例如自动地识别机器的受损(distress)(例如损坏)。例如,通过将管道镜插入到涡轮机中并获得涡轮叶片的图像,涡轮机的涡轮叶片或涡轮叶片上的涂层中的裂缝、剥落、点蚀等可以被自动地识别。但是,区分涡轮叶片可能是困难的。因为涡轮叶片外表相似,难以跟踪特定涡轮叶片随时间推移的损坏变化。由于涡轮机的旋转对称性,管道镜和机器学习系统的操作者可能不知道哪个涡轮叶片...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。