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将目标检测网络Faster-RCNN应用在船舶焊缝X射线缺陷图像检测中,探讨了Faster-RCNN在X射线焊缝缺陷检测中的效果。针对船舶工业中的X射线焊缝图像,首先采用CLAHE方法对焊缝X射线图像进行预处理,并将焊缝中存在的气孔、裂纹、未熔合等5种具有典型特征的缺陷作为识别目标进行标注并对数据进行增强。在目标识别上,采用ResNet-50作为主干网络来减少梯度弥散现象提高模型准确率,并针对焊缝缺陷目标小的特点对RPN网络锚点参数进行改进优化,同时引入FPN网络提取缺陷特征。最后与其他检测算法进行对比,试验结果表明,该数据集在模型上的mAP值达到96.33%,可以满足X射线焊缝缺陷自动化辅助检测要求。 相似文献
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通常的工业现场环境中往往存在着大量的电磁干扰,抑制或消除其对超声检测系统信号的影响是系统在设计及安装调试阶段中极其重要的一项任务。基于对工业现场常见电磁干扰的分析,并结合多年的超声检测系统应用经验,总结了一些针对大型超声波检测系统常用的电磁干扰防护措施,这些措施的有效性在试验室测试及客户现场安装测试中已得到了充分的验证,对超声检测系统防干扰的设计及调试具有指导意义。 相似文献
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