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中俄东线管道射线检测底片图像的智能识别
引用本文:雷铮强,王维斌,李立军.中俄东线管道射线检测底片图像的智能识别[J].无损检测,2022(4):73-78.
作者姓名:雷铮强  王维斌  李立军
作者单位:1. 国家石油天然气管网集团有限公司科学技术研究总院分公司;2. 河北省特种设备监督检验研究院廊坊分院
摘    要:基于中俄东线管道射线检测底片图像和数据,采用Faster R-CNN、YOLO等深度学习算法,建立了全自动焊接环焊缝射线检测缺陷样本数据库,完成了未熔合等主要缺陷类型智能识别技术的研究和开发,初步实现了未熔合、裂纹等危害性缺陷的智能识别。在中俄东线智慧管道建设的目标框架下,射线检测底片图像识别等人工智能新技术的开发和应用,有助于实现管道大数据价值的充分挖掘,提升管道智能化运营管理的水平。

关 键 词:油气管道  射线检测图像  环焊缝  深度学习
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