基于YOLOV3算法的金属点阵结构内部缺陷检测研究

来源 :燕山大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:long5139
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
由选择性激光熔覆技术制备的金属点阵结构,因其结构本身‘镂空’的特性,与传统金属材料相比在轻量、强度和功能性等方面具有非常大优势,作为轻量化材料而受到研究人员的关注。点阵结构常应用于航空航天、装备制造等军工领域,在其制备过程中不可避免会产生缺陷,将严重降低结构性能和可靠性,无法满足结构系统的高性能要求。目前,针对点阵结构的缺陷检测,主要通过人工评阅CT图像来实现缺陷检测。然而会出现检测人员受个人情绪和疲劳影响会带来效率低下、漏检误检的问题。关于缺陷的自动检测和智能评阅机制的研究鲜有报道,尚未形成高效标准化的检测方法。本文提出一种基于深度学习算法的点阵结构缺陷检测方法,实现了对缺陷的分类和定位功能,为金属点阵结构缺陷检测领域提供了一种新方法。针对点阵结构缺陷检测问题,首先结合工业CT设备和三维重构软件获取点阵结构缺陷断层图像,并采用数据增广的方法增加样本数量,然后进行标定工作,建立缺陷数据集。为解决点阵结构中缺陷目标因小尺寸、缺陷特征微弱、与背景高相似度特点而难以检测的问题,提出一种基于YOLOV3算法的检测方法。该方法发挥深度学习网络模型在特征提取方面的优势,采用多尺度预测网络进行特征融合,将缺陷的分类和定位问题作为回归问题处理。为提高检测速度对特征提取网络进行模型压缩。通过稀疏化训练,对批量归一化层权重加以正则化诱导,改变批量归一化层权重梯度,使得模型更具稀疏性。在不超过裁剪阈值的前提下,对网络模型进行不同比例的裁剪。最终依据map、网络向前推断速度等指标对新的模型进行分析,对比不同裁剪比例对检测效果的影响。
其他文献
作为一种用途广泛的基础有机石油化工原料,近年来丙烯因其下游产品聚丙烯需求量的迅猛增长而导致市场对其需求逐年增加,促使研究者们开发更为快速有效的丙烯增产工艺。甲醇制
运动目标检测作为后续的图像处理的基础,它被广泛的应用在车辆跟踪、行人检测、无人驾驶等领域,因此成为计算机视觉领域的研究热点之一。在车流量检测系统中,运动目标极易受
当前全国卷烟市场持续低迷,湖南省益阳市烟草公司发展面临着严峻复杂的新形势。本文通过市场走访和数据分析分析了区域市场的发展困境:卷烟销量同比下降、结构提升乏力、客户
混凝土结构耐久性问题是一个十分重要也是迫切需要解决的问题。在我国北部严寒地区,特别是海洋及近海地区的钢筋混凝土结构,由于混凝土发生冻融破坏以及海洋环境对混凝土结构
作为一种多个智能体联合交互的分布式系统,近年来,多智能体系统受到越来越多的研究人员和科研机构的关注。相比于单个智能体系统,多智能体系统在执行复杂危险环境下的任务时
载流轨道电接触是很多自动设备的重要组成部件,其健康状况会直接影响设备的运行情况以及工业生产效率,轨道表面的损伤情况是影响电接触健康状况的主要因素。在设备运行过程中
ATP作为一种高能磷酸化合物广泛存在于各种生物体内,参与各项重要的生理生化活动。实现对于ATP的检测将会对我们研究各项生命活动提供极大的帮助。目前针对ATP的检测方法已经
有机物污染等环境问题给人类的可持续发展带来威胁,为了处理这个重大问题,光催化作为绿色能源被提出,用来降解各种污染物。光催化技术发展的首要条件是提高光催化效率。由于
Na+/H+逆向转运蛋白(Na+/H+ antiporters,NHAs,Na+/H+泵)可以利用初级质子泵产生的跨膜质子电化学梯度为动力,将膜内过量的Na+(Li+)等阳离子排除膜外,同时将H转运至膜内,从而
研究目的:调查跨界跨项女子冰球国家集训队运动伤病发病情况,分析其发病原因,给出伤病防治建议。研究内容:对2019年7月1日至2019年12月31日38名跨界跨项女子冰球国家集训队队