【摘 要】
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在焊接过程中,受到外界环境、参数选取不合理和操作不当等因素影响,容易形成焊缝缺陷,影响焊件的强度和耐腐蚀性。为了保障产品质量,防止发生事故,对焊缝缺陷的检测是非常重要的。目前,焊缝缺陷图像主要采用人工评判的方法,该方法受限于检测人员的专业水平和主观性,会出现漏检和误检的问题,难以满足工业生产对检测精度和效率的要求。深度学习模型能够自动提取图像特征,并实现缺陷的定位和分类,为焊缝缺陷检测提供了新的方
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在焊接过程中,受到外界环境、参数选取不合理和操作不当等因素影响,容易形成焊缝缺陷,影响焊件的强度和耐腐蚀性。为了保障产品质量,防止发生事故,对焊缝缺陷的检测是非常重要的。目前,焊缝缺陷图像主要采用人工评判的方法,该方法受限于检测人员的专业水平和主观性,会出现漏检和误检的问题,难以满足工业生产对检测精度和效率的要求。深度学习模型能够自动提取图像特征,并实现缺陷的定位和分类,为焊缝缺陷检测提供了新的方向。在对现有深度学习模型结构进行分析后,提出了一种基于改进SSD模型的焊缝缺陷检测与识别方法。针对X射线焊缝图像在采集和传输过程中出现的噪声干扰问题,选用中值滤波作为图像降噪方法。为了增强焊缝区域与背景区域的对比度,突出关键特征信息,选用直方图均衡化方法实现图像的增强处理。分析主要目标检测模型的算法原理,并使用VOC2007公开数据集进行模型性能对比实验,最终选取SSD模型作为基础框架。结合焊缝缺陷检测和识别任务的实际需求,对SSD模型做出了一系列改进。使用Res Net-50作为模型骨干网络,提升特征提取能力,并利用残差块结构解决训练梯度消失问题;加入特征融合模块,弥补浅层特征语义信息不够丰富的缺点,改善模型的小目标检测能力;添加注意力模块,提升模型对重要信息的关注度。针对图像数据量缺乏的问题,对源图像进行了数据扩增和标注处理,构建了包含五种典型缺陷类型的X射线焊缝图像数据集。在相同实验条件下,对SSD模型和不同阶段的改进模型进行性能测试。相较于原始SSD模型,改进后的RAF-SSD模型的检测准确率有明显提升,在焊缝缺陷检测与识别领域具有实用价值。图45幅;表6个;参53篇
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