基于改进卷积神经网络的管焊缝X射线图像缺陷识别方法
针对卷积神经网络(CNN)应用于焊缝探伤图像识别时,目标区域占比小,局部信息冗余,激活函数小于零时出现硬饱和区导致模型对输入变化较敏感、网络参数难以训练的问题,采用超像素分割算法(SLIC)和改进的ELU激活函数构建CNN模型进行焊缝探伤图像缺陷识别.首先,在CNN模型中使用ELU激活函数,在缓解梯度消失时对输入噪声产生更好的鲁棒性,同时,利用SLIC算法对图像像素进行像素块处理的特点,增大焊缝探伤图像中感兴趣区域的占比,降低局部冗余信息,提高模型在训练过程中的特征提取能力.通过对焊缝探伤图像感兴趣区域提取并与所述CNN模型进行对比试验.结果表明,该方法在焊缝探伤图像特征提取、训练耗时及识别准确率方面较传统卷积神经网络有更好的表现.
焊缝缺陷识别、卷积神经网络、SLIC算法、ELU函数
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TG409(焊接、金属切割及金属粘接)
国家自然科学基金资助项目51775256
2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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