基于深度学习的焊缝PAUT数据智能化分析方法

作者：朱甜甜; 宋波; 毛捷; 廉国选

来源：北京航空航天大学学报, 2022, 48(03): 504-513.

DOI：10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0578

• 超声相控阵检测(PAUT)
• 焊缝检测
• 深度学习
• 目标检测
• 跟踪算法
• 缺陷识别
• 三维定位

在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中，对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式，判读效率较低，对检测人员的判读经验有较高要求，难以满足自动化超声检测的要求。基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型，通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合，并结合焊缝的三维结构信息，识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置。实验结果显示：缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.644 9,较为接近缺陷的真实空间位置，可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位。

• 单位
  声场声信息国家重点实验室; 中国科学院声学研究所; 中国科学院大学