【摘 要】
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随着中国铁路运输的高速发展,对货运列车零部件的缺陷检测也提出了更高的要求。数字化X射线摄影成像技术（X-ray Digital Radiography,X-DR）作为一种典型的工业无损检测手段,被广泛应用于轨道车辆铸件的质量检测和监测。目前针缺陷检测大多采用人工目视识别法或传统目标检测方法,其存在效率低,重复性差等问题,严重制约着轨道车辆零部件质量进一步提升。因此,实现基于X-DR图片的轨道车辆铸
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随着中国铁路运输的高速发展,对货运列车零部件的缺陷检测也提出了更高的要求。数字化X射线摄影成像技术（X-ray Digital Radiography,X-DR）作为一种典型的工业无损检测手段,被广泛应用于轨道车辆铸件的质量检测和监测。目前针缺陷检测大多采用人工目视识别法或传统目标检测方法,其存在效率低,重复性差等问题,严重制约着轨道车辆零部件质量进一步提升。因此,实现基于X-DR图片的轨道车辆铸件缺陷检测的高精度和智能化,具有重要的现实意义。随着深度学习的迅速发展,其在多尺度特征提取等方面的优势能解决传统目标检测方法中存在的问题,进而提高检测质量。本文基于X-DR图片,针对轨道车辆铸件缺陷检测展开了基于深度学习的缺陷检测研究,通过自建缺陷X-DR图像数据集,使用Yolo V5网络,引入注意力机制和DETR模型等策略,有效实现了对轨道车辆摇枕和侧架铸件中气孔和疏松等缺陷的自动分类和分级检测,提高了相关铸件缺陷的检测精度和自动化水平。本文主要研究内容包括:（1）设计并制作了轨道车辆摇枕、侧架铸件X-DR图片缺陷数据集。通过与某车辆公司合作,收集了1500余张含有气孔、疏松等主要缺陷X-DR图片的数据集,并对其中所含气孔、疏松两类缺陷按照检测标准进行分类分级标注,形成了适于深度学习网络处理的轨道车辆摇枕、侧架铸件X-DR图片缺陷数据集。（2）设计了基于Yolo V5的铸件X-DR缺陷检测网络模型。针对实际铸件XDR图像中气孔和疏松类缺陷较多的情况,设计了一种基于Yolo V5的缺陷检测模型,用于对气孔、疏松类缺陷进行分级分类的识别。实验结果表明,该模型对于气孔和疏松缺陷识别的平均准确率达到80.1%,显著优于Yolo V3模型。（3）提出了融合注意力机制CBAM和DETR模型的缺陷检测改进算法（Y5CD）。针对于Yolo V5模型对于小目标缺陷识别不佳的问题,提出融合CBAM注意力机制模块和DETR模块改进算法。结果表明,改进的Y5CD算法整体的平均准确率达到84.1%,小目标类型气孔a1和疏松c1的检测准确度达到75%左右。可见,改进型Yolo V5算法可以有效提高小目标缺陷的检测精度,从而提升整体的检测率。（4）设计了铁路车辆铸件X-DR图像缺陷检测软件。对Y5CD检测模型等模块进行系统化集成,设计一套智能铸件X-DR图像缺陷检测软件。该软件能够实现铸件X-DR图像进行预处理以及缺陷的分级分类,并将检测结果进行可视化反馈。
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