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题名基于深度学习的燃气PE管道焊缝缺陷检测
被引量：1
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作者
彭惠奎
陈芊一
韩露
田裕鹏
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机构
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023年第6期942-949,共8页
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基金
江苏省工业和信息产业转型升级专项。
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文摘
为了解决人工与传统数字图像处理方法进行燃气PE管道焊缝缺陷识别时面临的效率低、漏检率高、评片效果不佳等问题,提出了基于深度学习算法的燃气PE管道焊缝缺陷智能检测方法,实现从输入燃气PE管道焊缝DR检测图像到输出缺陷种类及其测量值的精细化测量。首先,在宏观区域层面采用YOLOv5网络预提取缺陷区域,减少与缺陷相似的非目标区域的干扰,并设计了融合坐标注意力机制(CA)与加权双向特征金字塔网络(BiFPN)的CA-BiFPN模块,以提高对小目标缺陷检测能力,其最终的缺陷识别定位平均精确度为95.1%。然后,在微观边界层面采用语义分割算法Deeplabv3+,实现像素级别的缺陷分割,缺陷分割平均像素准确率为91.25%、平均交并比值为85.52%。最后,在几何特征层面采用最小外接矩形法计算其实际尺寸大小,其平均相对误差为5.47%。结果表明该检测方法可实现燃气PE管缺陷高效率、高精度、智能化检测。
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关键词
燃气PE管道焊缝
机器视觉
深度学习
YOLOv5
坐标注意力机制
DeepLabv3+
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Keywords
gas PE pipeline weld
Machinevision
deep learning
YOLOv5
CA
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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