结合特征复用注意力与精细化分层残差的细微裂纹密集连续检测

摘要：

细微裂纹的高效识别对结构体早期故障诊断具有重要意义.图像分割等方法在处理复杂且带有断裂的细微裂纹时难以达到满意效果.因此,将细微裂纹的识别问题转变为密集连续的中心点预测问题,利用精细化分层残差模块构造特征提取器并结合具有特征复用的注意力模块提出一种细微裂纹检测方法.首先使用相同的矩形框沿裂纹轨迹密集连续地标注;其次对不同的精细化分层残差模块进行消融实验,得到有利于细微裂纹特征提取的骨干网络;最后结合具有特征复用的注意力模块与骨干网络对比了六种不同的特征复用方式.实验结果表明,本文方法的最高和平均精度分别为61.0％和54.7％,与原模型相比分别提升4.9％和6.3％,成功识别细微裂纹及其局部断裂区域并抑制背景干扰.

关键词：细微裂纹、中心点检测、分层残差、注意力模块

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41;TH14(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;云南省教育厅科学研究基金;云南省级人培项目

在线出版日期：2021-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：285-296