【摘 要】
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文中将end-to-end的目标识别算法YOLO V3引入到焊缝缺陷检测领域.根据焊缝缺陷的小面积且不规则特点,采用K-means算法针对焊缝缺陷库进行聚类获取新的目标候选框和GIou,将其作为目标框损失函数的2种策略改进原YOLO V3网络结构.最后在焊缝缺陷数据集上进行原YOLO V3算法、改进YOLO V3算法的对比试验.对比分析各个算法模型的训练过程中的损失值和检测过程中的均值平均精度.试验结果表明,采用2种策略改进算法相较原YOLO V3算法在收敛速度有很大提升,在管道缺陷识别效果有较好的表现,
【机 构】
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中国石油天然气管道科学研究院有限公司,河北廊坊065000;廊坊中油管道特种汽车运输有限公司,河北廊坊065000;辽河油田建设工程公司,辽宁盘锦124000
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文中将end-to-end的目标识别算法YOLO V3引入到焊缝缺陷检测领域.根据焊缝缺陷的小面积且不规则特点,采用K-means算法针对焊缝缺陷库进行聚类获取新的目标候选框和GIou,将其作为目标框损失函数的2种策略改进原YOLO V3网络结构.最后在焊缝缺陷数据集上进行原YOLO V3算法、改进YOLO V3算法的对比试验.对比分析各个算法模型的训练过程中的损失值和检测过程中的均值平均精度.试验结果表明,采用2种策略改进算法相较原YOLO V3算法在收敛速度有很大提升,在管道缺陷识别效果有较好的表现,尤其在裂纹、未熔合、未焊透的类别上平均精度有较大提升.
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