基于改进FCOS的X射线焊缝缺陷检测算法研究

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焊接是工业生产过程中的重要环节,大多数金属产品都是通过焊接技术制造和加工而成。然而,在实际生产过程中,焊接结构经常会产生气孔等多种缺陷对产品质量造成影响,因此,对焊件的成行焊缝进行质量检测尤为必要。其中,射线检测法是工业中最常用的方法之一。传统的X射线焊缝缺陷检测方法主要是依靠人工查看胶片,此种方法效率低下并且漏检率高,无法满足现代化生产的需求,目前计算机视觉技术以其速度快、精度高、无接触的优势在缺陷检测领域迅速发展,本文结合计算机视觉技术和深度学习技术对X射线焊缝缺陷检测展开研究,主要内容分为以下几点:(1)依照工业标准(《金属熔化焊焊接接头射线照相》GB/T3323-2005)将本文获取的X射线焊缝缺陷图像分成6类,并分析各类缺陷的形态特征,然后部署基于深度学习的X射线焊缝缺陷检测实验平台。(2)有针对性的对各类焊缝缺陷图像进行预处理,包含图像增强、图像降噪和利用生成对抗网络对图像进行扩充等过程,最后结合IS、FID指标,对图像质量进行评定,完成数据集的制作。(3)选择目标检测算法的各类代表模型,在本文数据集上进行对比实验,分析各个算法的优缺点并结合本文的应用场景,提出了一种改进型的无锚框检测算法FCOS-RFP。该算法使用递归金字塔作为特征提取结构,并对主干网络进行修改加入特征分支,提高特征提取能力;在预测网络部分,对三个分支的损失函数进行优化,提升模型的灵活性。实验结果表明,FCOS-RFP算法与原有算法进行相比,气孔和夹渣这两类小尺寸焊缝缺陷类型识别精度分别提升9.6%和6.2%,模型整体平均精度提高4.8%。综上,本文以X射线焊缝缺陷检测作为研究任务,设计的基于深度学习的目标检测模型有效提升了小尺寸焊缝缺陷的检测精度,为领域内的进步提供了创新方案。
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