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| 基于深度学习的焊缝定位与缺陷识别 | |
| 引用本文： | 薛龙,曹楷顺,黄军芬,黄继强,邹勇,曹莹瑜.基于深度学习的焊缝定位与缺陷识别[J].电焊机,2021,51(9):31-35. |
| 作者姓名： | 薛龙 曹楷顺 黄军芬 黄继强 邹勇 曹莹瑜 |
| 作者单位： | 北京石油化工学院 机械工程学院,北京 102617 |
| 摘 要： | 针对大型构件缺陷焊缝的自动定位及缺陷识别是实现焊缝打磨、补焊等自动化操作的必要条件.大型构件焊缝及焊缝缺陷图像具有形状多样、灰度分布随机等特点,加大了图像处理的难度.提出一种基于深度学习的焊缝定位及缺陷识别方法,通过深度学习目标检测方法确定焊缝位置并识别焊瘤及不合格缺陷,通过深度学习语义分割方法识别气孔及凹坑缺陷.选取FPN网络结构创建和训练焊缝定位及缺陷识别模型,并通过增加样本数量完成模型优化,焊缝定位识别准确率达到95％,焊瘤识别准确率达到98％,气孔与凹坑两类缺陷的识别准确率约为91.8％. |
| 关 键 词： | 焊缝定位 缺陷识别 深度学习方法 |
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