| 基于深度学习的X射线焊缝缺陷识别 |
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| 引用本文： | 李清格,高炜欣. 基于深度学习的X射线焊缝缺陷识别[J]. 西安石油大学学报(自然科学版), 2019, 0(4): 74-81 |
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| 作者姓名： | 李清格 高炜欣 |
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| 作者单位： | 西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室;西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点实验室 |
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| 摘 要： | ![]()
为了提高缺陷识别效率,提出利用基于深度学习网络进行焊缝缺陷识别。在分析X射线焊缝缺陷图像特征的基础上,构建一种基于模拟视觉感知原理的深度学习网络结构,并对卷积神经网络的卷积模板大小及层数进行了分析,对卷积神经网络隐藏层中2种不同的激活函数进行了实验验证,针对性地提出优化方法。该深度学习神经网络可以避免对焊缝缺陷图像特征的提取,直接判断疑似缺陷图像是否为缺陷。对580张图像进行了实验,结果表明,本文所提方法对SDR图像的识别准确率超过98%,优于传统方法。且所设计系统具有自动学习X射线焊缝缺陷图像中复杂的深度特征的特点,实用性较强。
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| 关 键 词： | 焊缝缺陷识别 图像分类 深度学习 TensorFlow 卷积神经网络 |
Recognition of X-ray Weld Defects Based on Deep Learning |
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| Abstract: | ![]()
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