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》  

作　　者：邹斌 方卫林 王栋 

机构地区：[1]国家管网集团西部管道有限责任公司,乌鲁木齐830013 [2]揭阳揭东中石油昆仑天然气有限公司,广东揭阳515500

出　　处：《中国油脂》2023年第3期I0039-I0039,共1页China Oils and Fats

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 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TG441.7[金属学及工艺—焊接]