首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于深度卷积神经网络的环焊缝X射线底片公片检测算法——评《埋弧焊X射线焊缝图像缺陷检测算法研究》北大核心CSCD
引用本文:邹斌,方卫林,王栋.基于深度卷积神经网络的环焊缝X射线底片公片检测算法——评《埋弧焊X射线焊缝图像缺陷检测算法研究》北大核心CSCD[J].中国油脂,2023(3):I0039-I0039.
作者姓名:邹斌  方卫林  王栋
作者单位:1.国家管网集团西部管道有限责任公司830013;2.揭阳揭东中石油昆仑天然气有限公司515500;
摘    要:为提升焊缝无损缺陷检测的效率和性能,行业内对无损检测方法和人工智能相关工业视觉检测方法等检测形式进行了深度研究,在此基础上提出了基于深度卷积神经网络的焊缝缺陷自动检测算法。通过对焊缝缺陷数据进行收集和分析,对焊缝缺陷数据具体的分布特征进行总结,在焊缝缺陷的尺度差距和分布范围等特征中引入不同的空洞卷积,进而提升缺陷检测的性能,然后基于空洞卷积以及无锚框检测框架设计出自动检测缺陷的算法,对环焊缝X射线缺陷进行有效检测。由高炜欣编著、科学出版社出版的《埋弧焊X射线焊缝图像缺陷检测算法研究》一书对基于深度卷积神经网络的环焊缝X射线焊缝缺陷检测算法进行了详细的介绍,能够对技术人员的工作进行有效指导。

关 键 词:深度卷积神经网络  视觉检测  人工智能  焊缝缺陷  缺陷检测  环焊缝  自动检测  埋弧焊
本文献已被 维普 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号