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基于Faster R-卷积神经网络的金属点阵结构缺陷识别方法
被引量:
14
1
作者
张玉燕
李永保
+1 位作者
温银堂
张芝威
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2329-2335,共7页
采用增材制造技术制备的金属三维点阵结构可能存在裂纹、未熔合、断层等缺陷,导致金属点阵结构的结构-功能性能下降,为此提出一种金属三维多层点阵结构内部缺陷的检测方法。在Faster R-卷积神经网络架构基础上设计特征提取网络,结合工...
采用增材制造技术制备的金属三维点阵结构可能存在裂纹、未熔合、断层等缺陷,导致金属点阵结构的结构-功能性能下降,为此提出一种金属三维多层点阵结构内部缺陷的检测方法。在Faster R-卷积神经网络架构基础上设计特征提取网络,结合工业CT扫描图片,对得到的断层灰度图像中缺陷部位进行快速、准确、智能检测识别和定位。实验验证结果表明,对金属三维多层点阵结构样件的内部典型缺陷识别率达到99. 5%.
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关键词
金属点阵结构
缺陷识别
无损检测
CT扫描图像
faster
R-卷积神经网络
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职称材料
快速无损检测技术在复合材料构件中应用与发展
被引量:
5
2
作者
凡丽梅
董方旭
+3 位作者
段剑
赵付宝
孙良文
汤振鹤
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
CAS
2021年第4期32-38,共7页
论述了快速无损检测技术在复合材料检测中的应用,针对不同种类复合材料的结构特点,分析了超声成像检测、射线成像检测、红外热成像检测、激光电子散斑干涉成像检测和太赫兹等无损检测技术特点。根据复合材料检测内部质量对快速无损检测...
论述了快速无损检测技术在复合材料检测中的应用,针对不同种类复合材料的结构特点,分析了超声成像检测、射线成像检测、红外热成像检测、激光电子散斑干涉成像检测和太赫兹等无损检测技术特点。根据复合材料检测内部质量对快速无损检测技术的要求,结合快速无损检测技术不足及存在的问题,对未来的快速无损检测发展趋势进行了展望。
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关键词
快速无损检测技术
超声成像检测
X射线成像检测
红外热成像检测
激光电子干涉散斑
太赫兹无损检测
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职称材料
题名
基于Faster R-卷积神经网络的金属点阵结构缺陷识别方法
被引量:
14
1
作者
张玉燕
李永保
温银堂
张芝威
机构
燕山大学电气工程学院
燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2329-2335,共7页
基金
河北省自然科学基金项目(E2017203240)
文摘
采用增材制造技术制备的金属三维点阵结构可能存在裂纹、未熔合、断层等缺陷,导致金属点阵结构的结构-功能性能下降,为此提出一种金属三维多层点阵结构内部缺陷的检测方法。在Faster R-卷积神经网络架构基础上设计特征提取网络,结合工业CT扫描图片,对得到的断层灰度图像中缺陷部位进行快速、准确、智能检测识别和定位。实验验证结果表明,对金属三维多层点阵结构样件的内部典型缺陷识别率达到99. 5%.
关键词
金属点阵结构
缺陷识别
无损检测
CT扫描图像
faster
R-卷积神经网络
Keywords
metal
lattice
structure
defect
detection
non-destructive testing
CT
scanning
image
faster
R-convolutional
neural
network
分类号
TG115.281 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
快速无损检测技术在复合材料构件中应用与发展
被引量:
5
2
作者
凡丽梅
董方旭
段剑
赵付宝
孙良文
汤振鹤
机构
中国兵器工业集团第五三研究所
出处
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
CAS
2021年第4期32-38,共7页
基金
国家自然科学基金(62061033,62161030)。
文摘
论述了快速无损检测技术在复合材料检测中的应用,针对不同种类复合材料的结构特点,分析了超声成像检测、射线成像检测、红外热成像检测、激光电子散斑干涉成像检测和太赫兹等无损检测技术特点。根据复合材料检测内部质量对快速无损检测技术的要求,结合快速无损检测技术不足及存在的问题,对未来的快速无损检测发展趋势进行了展望。
关键词
快速无损检测技术
超声成像检测
X射线成像检测
红外热成像检测
激光电子干涉散斑
太赫兹无损检测
Keywords
faster
non-destructive testing
ultrasound
imaging
testing
X-ray
imaging
testing
infrared
thermal
imaging
testing
laser
electronic
speckle
interference
imaging
testing
terahertz
non
destructive
testing
分类号
TG115.28 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Faster R-卷积神经网络的金属点阵结构缺陷识别方法
张玉燕
李永保
温银堂
张芝威
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
14
下载PDF
职称材料
2
快速无损检测技术在复合材料构件中应用与发展
凡丽梅
董方旭
段剑
赵付宝
孙良文
汤振鹤
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
CAS
2021
5
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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