基于多层神经网络的相控阵超声图像缺陷识别

摘要：

针对相控阵超声检测(Phased Array Ultrasonic Testing,PAUT)图像缺陷的人工识别结果准确性和一致性难以保证的问题,本文提出一种基于多层神经网络的PAUT图像缺陷识别方法.在碳钢平板试件中设置长度为2 mm～4 mm,倾斜角度为0°～60°的裂纹,以及直径为2 mm～5 mm的横通孔,并进行PAUT检测与S扫描图像采集.构建用于训练和测试神经网络的数据集,其中训练集包含13500个样本,测试集包含1874个样本.基于多层卷积神经网络,对PAUT图像实施缺陷搜索,并区分体积型和面积型.根据分类结果加载不同参数进行语义分割,实现缺陷特征还原.研究结果表明,该方法的缺陷识别准确率达到94.53％,缺陷特征还原像素准确率(Class Pixel Accuracy,CPA)平均值与交并比(Intersection of Union,IoU)平均值分别为99.92％与0.979,且训练和预测过程十分高效.

关键词：相控阵超声检测、缺陷识别、语义分割、多层神经网络

所属期刊栏目：46

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-10