基于深度神经网络的材料粘接裂缝识别

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摘要：针对传统裂缝识别方法准确率低的问题，研究基于深度神经网络，设计一个Crack-CNN裂缝识别模型。根据CNN神经网络结构，利用CNN的特征提取和学习能力特性，将CNN应用于材料粘接裂缝识别中，然后将裂缝定位和 CNN网络相结合，构建 Crack-CNN模型，将裂缝图像输入至该模型中，通过 CNN网络提取裂缝特征，并进行卷积、池化操作，再利用激活函数和全连接层进行特征分类，最终输出裂缝分类结果。（剩余6781字）

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