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基于主动小样本学习的管道焊缝缺陷检测方法
被引量：
22
1
作者
刘金海
赵真
+2 位作者
付明芮
左逢源
王雷
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期252-261,共10页
基于X射线探伤的焊缝缺陷检测是维护管道安全的关键环节,实现高精度、高效率的缺陷智能检测是推动无损检测智能化、现代化的重要方面。目前,基于深度学习的缺陷检测方法很难达到较高的精度和效率,因其需要大量标注样本且难以获取。针对...
基于X射线探伤的焊缝缺陷检测是维护管道安全的关键环节,实现高精度、高效率的缺陷智能检测是推动无损检测智能化、现代化的重要方面。目前,基于深度学习的缺陷检测方法很难达到较高的精度和效率,因其需要大量标注样本且难以获取。针对这一问题,提出了一种基于主动小样本学习的管道焊缝缺陷检测方法。首先,基于轻量级神经网络提取小样本特征,以数据驱动的方式训练缺陷检测器;然后,推理无标签样本计算检测及分类不确定度并充分挖掘价值样本;最后,根据高价值样本微调网络参数,以最小的成本获得较高的性能提升。实验结果表明,方法能够利用更少的样本,在保证运行效率的前提下,提高约8%的精度。
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关键词
X射线检测
深度学习
主动小
样本
学习
价值样本挖掘
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职称材料
题名
基于主动小样本学习的管道焊缝缺陷检测方法
被引量：
22
1
作者
刘金海
赵真
付明芮
左逢源
王雷
机构
东北大学信息科学与工程学院
沈阳派得林科技有限责任公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期252-261,共10页
基金
国家自然科学基金(U21A20481,61973071)
辽宁省兴辽英才项目(XLYC2002046)资助。
文摘
基于X射线探伤的焊缝缺陷检测是维护管道安全的关键环节,实现高精度、高效率的缺陷智能检测是推动无损检测智能化、现代化的重要方面。目前,基于深度学习的缺陷检测方法很难达到较高的精度和效率,因其需要大量标注样本且难以获取。针对这一问题,提出了一种基于主动小样本学习的管道焊缝缺陷检测方法。首先,基于轻量级神经网络提取小样本特征,以数据驱动的方式训练缺陷检测器;然后,推理无标签样本计算检测及分类不确定度并充分挖掘价值样本;最后,根据高价值样本微调网络参数,以最小的成本获得较高的性能提升。实验结果表明,方法能够利用更少的样本,在保证运行效率的前提下,提高约8%的精度。
关键词
X射线检测
深度学习
主动小
样本
学习
价值样本挖掘
Keywords
X-ray testing
deep learning
active small sample learning
value sample mining
分类号
TE88 [石油与天然气工程—油气储运工程]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH878.3 [机械工程—精密仪器及机械]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主动小样本学习的管道焊缝缺陷检测方法
刘金海
赵真
付明芮
左逢源
王雷
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
22
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