【摘 要】
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在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中,对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式,判读效率较低,对检测人员的判读经验有较高要求,难以满足自动化超声检测的要求.基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型,通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合,并结合焊缝的三维结构信息,识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置.实验结果显示:缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.6449,较为接近缺陷的真实空间位置,可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位
【机 构】
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中国科学院声学研究所 声场声信息国家重点实验室,北京100190;中国科学院大学 电子电气与通信工程学院,北京100049;中国科学院声学研究所 声场声信息国家重点实验室,北京100190
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在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中,对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式,判读效率较低,对检测人员的判读经验有较高要求,难以满足自动化超声检测的要求.基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型,通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合,并结合焊缝的三维结构信息,识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置.实验结果显示:缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.6449,较为接近缺陷的真实空间位置,可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位.
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