数字射线（DR）检测是承压设备用小径管对接环焊缝焊接质量控制常用的方法，由检测人员识别DR图像中的缺陷。这种人工识别的方法存在工作效率低，容易漏检等亟待解决的关键问题。因此，提出了基于Faster RCNN卷积神经网络的深度学习方法,对DR图像进行目标检测，识别气孔、夹杂、裂纹、未熔合等缺陷类型，实现对小径管接环焊缝缺陷智能识别的目的。
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