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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。结果表明，相较于传统裂缝识别模型，模型的训练和测试精度均保持在95%以上，模型的训练时间为3 825 s，远远低于VGG-13和ResNet模型。由此证明该模型性能好，可在材料粘接裂缝中取得较好的识别效果。
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单位烟台汽车工程职业学院
