基于全特征融合的小径管焊接缺陷检测方法

作者：石陆魁; 石波; 白佳鹏; 牛卫飞; 杨丽

来源：传感器与微系统, 2023, 42(09): 116-120.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)09-0116-05

• 小径管
• X射线图像
• 缺陷检测
• 全特征融合
• DI-KL损失

针对小径管焊接X射线图像中缺陷尺寸差异大、大纵横比缺陷和回归位置偏移等问题，提出了基于全特征融合和多级检测头的检测模型，模型由全特征融合网络(FFF-Net)和基于距离交并比(IoU)散度(DI-KL)损失的多级检测头组成。FFF-Net通过双向特征均衡有效提取不同尺寸缺陷的特征，利用形状特征提取大纵横比缺陷的形状特征，并通过注意力机制提高特征的显著性；基于DI-KL损失的多级检测头将DI-KL损失作为回归损失，结合多级检测头缓解了预测框回归位置不准确的问题。实验结果表明：该模型有效提高了小径管焊接缺陷检测精度，特别是小尺寸和大纵横比缺陷的检测精度。

• 单位
  石家庄学院; 河北工业大学; 天津市特种设备监督检验技术研究院