基于视觉软件的小径管对接焊缝DR图像缺陷自动识别  

Automatic Recognition of DR Image Defects in Smalldiameter Pipe Butt Welds Based on Visual Software

作　　者：宋艳艳 王泽民 叶振宇 陈乐[2] SONG Yanyan;WANG Zemin;YE Zhenyu;CHEN Le

机构地区：[1]中国航发商用航空发动机有限责任公司,上海201306 [2]上海市特种设备监督检验技术研究院,上海200062

出　　处：《上海化工》2025年第2期44-48,共5页Shanghai Chemical Industry

基　　金：上海市市场监督管理局科技项目(2023-49);上海市特种设备监督检验技术研究院科技项目(2022-03Y)。

摘　　要：提出一种基于Vision Master(VM)通用视觉平台的方法,采用该平台深度学习模块,通过图形化编程,以1000张数字射线(DR)图像测试结果证明准确率达90%以上,可实现焊接缺陷自动识别分类,为小径管对接焊缝无损检测提供了一种高效、便捷的解决方案。A method based on the Vision Master(VM)universal vision platform is proposed.Using the deep learning module of the platform and through graphical programming,the accuracy is proven to be over 90% by testing 1000 digital ray(DR)images,achieving automatic recognition and classification of welding defects,which provides an efficient and convenient solution for non-destructive testing of small-diameter pipe butt welds.

关 键 词：小径管 数字射线成像 深度学习 自动识别 

分 类 号：TG441.7[金属学及工艺—焊接]