10.3969/j.issn.1673-1328.2023.18.016
基于深度学习的焊缝X射线图像缺陷识别模型
基于Weld-SSD算法模型和Weld-RCNN算法模型,进行焊缝图像缺陷识别算法优化,设计并实现了基于Anchor-based的Weld-RCNN算法,缺陷检测性能召回率达到84.6%,精准率70.2%.建立焊缝X射线图像缺陷识别模型并测试验证该模型的准确性.测试结果表明,算法模型在测试中表现良好,为解决焊缝X射线缺陷检测问题提供新的思路与方法.
深度学习、焊缝、射线检测、缺陷、模型
TG441.7(焊接、金属切割及金属粘接)
2023-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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