基于深度学习的小径管焊缝缺陷智能检测识别

作者：陈小明; 谭云华; 王小鹏; 王旭; 于兴华; 吴文亮

来源：无损探伤, 2023, 47(03): 42-44.

DOI：10.13689/j.cnki.cn21-1230/th.2023.03.004

• 焊接缺陷
• 数字射线
• 深度学习
• 智能识别

小径管(■<100mm)在电站锅炉受热面大量使用，其焊接质量是影响发电装备安全性的重要因素之一，射线检测是保证焊接质量的主要手段。为提高焊接缺陷检测效率，降低人为因素对检测可靠性的影响，本文采用深度学习算法，利用数字化X射线检测设备，对焊接缺陷进行智能检测。检测结果表明，算法对低对比度数字图像具有较好的适应性，检测器性能与训练数据集容量正相关，智能检测系统可发现人工未能发现的缺陷，有助于提高初评和复评工作的准确率和工作效率。

• 单位
  北京理工大学; 东方电气集团东方锅炉股份有限公司