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基于深度学习的TC4钛合金零件微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法研究
被引量：
2
1
作者
汪小凯
蒋秋月
+1 位作者
关山月
华林
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2023年第22期46-52,共7页
钛合金因具有强度高、耐蚀性好、耐热性高等特点被广泛用于航空航天等领域,针对其内部微小缺陷超声相控阵检测过程中存在信噪比低、易漏检等问题,提出一种基于深度学习的微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法。首先通过钛合金试块相控阵...
钛合金因具有强度高、耐蚀性好、耐热性高等特点被广泛用于航空航天等领域,针对其内部微小缺陷超声相控阵检测过程中存在信噪比低、易漏检等问题,提出一种基于深度学习的微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法。首先通过钛合金试块相控阵检测试验获得缺陷含噪原始图像,采用Mask RCNN模型训练并构建高噪–低噪数据集,进而基于变分自编码器设计微小缺陷检测图像降噪模型,通过与传统滤波降噪、时频域降噪算法对比,证明所提出的算法可保留原始图像缺陷细节信息,与含噪原图对比,其峰值信噪比优化了11.35%,结构相似性提升154.17%。最后开展了某钛合金航空机匣环件超声相控阵检测试验,采用所提方法对环件内部φ0.2 mm平底孔缺陷检测图像进行降噪处理,有效降低了散射噪声对微小缺陷检测的影响,同时也证明所提降噪算法具有良好的泛化性能。
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关键词
超声相控阵
微小缺陷检测
图像降噪
深度学习
自编码器(AE)
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职称材料
航空锂电池焊缝的多通道多频涡流检测
被引量：
2
2
作者
张晓丹
白石
+3 位作者
刘志尧
林禹熙
黄平
郑福印
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期85-94,共10页
为了实现航空锂电池极耳极板激光焊缝的高效准确检测,设计制作了带有层析成像功能的多通道多频涡流检测系统.采用该系统及5通道防干扰差分结构涡流传感器对极耳极板焊缝中的局部断焊、整体漏焊、焊缝变形内凹、微小缺陷等典型缺陷进行检...
为了实现航空锂电池极耳极板激光焊缝的高效准确检测,设计制作了带有层析成像功能的多通道多频涡流检测系统.采用该系统及5通道防干扰差分结构涡流传感器对极耳极板焊缝中的局部断焊、整体漏焊、焊缝变形内凹、微小缺陷等典型缺陷进行检测,并基于趋肤效应原理,采用层析成像技术对焊瘤缺陷进行扫查成像.结果表明,研发的带有层析成像功能的多通道多频涡流检测系统可有效检测出锂电池极耳极板焊缝中的多种典型缺陷,最小可检测1 mm的缺陷,层析成像技术可实现不同深度下缺陷的形貌观测.通过对大量检测结果的对比分析,总结了缺陷种类、位置及长度的判别方法,提出了一套缺陷判别流程与评定准则,为实现锂电池极耳极板焊缝检测的工程化奠定了良好的基础.
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关键词
锂电池极耳极板焊缝
多通道多频涡流
层析成像
微小缺陷检测
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职称材料
金属管件表面微尺度磕碰伤的卷积神经网络模型构建
被引量：
1
3
作者
刘子豪
陶国好
+2 位作者
薛峰
鹿业波
杨俊
《光电工程》
北大核心
2025年第3期55-68,共14页
金属管件表面微小缺陷低检出率是工业零部件检测中面临的关键问题。针对此问题,本文构造一种改进YOLOv9-MM模型,以提高小目标检测的准确性。设计了一种针对精密金属管件的图像实时采集系统,采用环形光源结合远心镜头,可实现管件表面的...
金属管件表面微小缺陷低检出率是工业零部件检测中面临的关键问题。针对此问题,本文构造一种改进YOLOv9-MM模型,以提高小目标检测的准确性。设计了一种针对精密金属管件的图像实时采集系统,采用环形光源结合远心镜头,可实现管件表面的全角度覆盖,消除缺失区域导致的漏检问题;引入浅层网络的特征图,结合Dysample上采样模块,实现深度特征的动态融合;通过改进损失函数,提高小目标检测的准确率。结果表明,所提方法平均检测精度达到70.2%,检测速度达到90f/s。所提方法在应用中展现出一定的可行性。
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关键词
金属管件
微小缺陷检测
深度学习
YOLOv9
检测
系统
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职称材料
题名
基于深度学习的TC4钛合金零件微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法研究
被引量：
2
1
作者
汪小凯
蒋秋月
关山月
华林
机构
武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心
武汉理工大学材料绿色精密成形技术与装备湖北省工程中心
出处
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2023年第22期46-52,共7页
基金
国家自然科学基金(U2037204,52175362)
武汉市东湖新技术开发区“揭榜挂帅”项目(2022KJB128)。
文摘
钛合金因具有强度高、耐蚀性好、耐热性高等特点被广泛用于航空航天等领域,针对其内部微小缺陷超声相控阵检测过程中存在信噪比低、易漏检等问题,提出一种基于深度学习的微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法。首先通过钛合金试块相控阵检测试验获得缺陷含噪原始图像,采用Mask RCNN模型训练并构建高噪–低噪数据集,进而基于变分自编码器设计微小缺陷检测图像降噪模型,通过与传统滤波降噪、时频域降噪算法对比,证明所提出的算法可保留原始图像缺陷细节信息,与含噪原图对比,其峰值信噪比优化了11.35%,结构相似性提升154.17%。最后开展了某钛合金航空机匣环件超声相控阵检测试验,采用所提方法对环件内部φ0.2 mm平底孔缺陷检测图像进行降噪处理,有效降低了散射噪声对微小缺陷检测的影响,同时也证明所提降噪算法具有良好的泛化性能。
关键词
超声相控阵
微小缺陷检测
图像降噪
深度学习
自编码器(AE)
Keywords
Ultrasonic phased array
Micro defect detection
Image denoising
Deep learning
Autoencoder(AE)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TG146.23 [金属学及工艺—金属材料]
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职称材料
题名
航空锂电池焊缝的多通道多频涡流检测
被引量：
2
2
作者
张晓丹
白石
刘志尧
林禹熙
黄平
郑福印
机构
沈阳工业大学
出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期85-94,共10页
基金
国家重点研发计划(2023YFB3407800)
国家自然科学基金资助项目(62001313)
+4 种基金
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(面上项目)(LJKMZ20220477)
辽宁省教育厅重点项目(LJKZ0133)
辽宁省科技重大重点项目(2021JH2/10300134,2022JH1/10500004)
辽宁省自然科学基金(2022-YGJC-11,2022-YGJC-29,2022-YGJC-35)
沈阳市重大项目(22-321-32-09)。
文摘
为了实现航空锂电池极耳极板激光焊缝的高效准确检测,设计制作了带有层析成像功能的多通道多频涡流检测系统.采用该系统及5通道防干扰差分结构涡流传感器对极耳极板焊缝中的局部断焊、整体漏焊、焊缝变形内凹、微小缺陷等典型缺陷进行检测,并基于趋肤效应原理,采用层析成像技术对焊瘤缺陷进行扫查成像.结果表明,研发的带有层析成像功能的多通道多频涡流检测系统可有效检测出锂电池极耳极板焊缝中的多种典型缺陷,最小可检测1 mm的缺陷,层析成像技术可实现不同深度下缺陷的形貌观测.通过对大量检测结果的对比分析,总结了缺陷种类、位置及长度的判别方法,提出了一套缺陷判别流程与评定准则,为实现锂电池极耳极板焊缝检测的工程化奠定了良好的基础.
关键词
锂电池极耳极板焊缝
多通道多频涡流
层析成像
微小缺陷检测
Keywords
lithium battery tab polar plate weld
multi-channel multi-frequency eddy current
tomographic image
micro defect detection
分类号
TG441.7 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
金属管件表面微尺度磕碰伤的卷积神经网络模型构建
被引量：
1
3
作者
刘子豪
陶国好
薛峰
鹿业波
杨俊
机构
天津大学机械工程学院
嘉兴大学人工智能学院
浙江理工大学计算机科学与技术学院
浙江迈思特液压管件股份有限公司
嘉兴大学机械工程学院
出处
《光电工程》
北大核心
2025年第3期55-68,共14页
基金
国家自然科学基金面上项目(62374074)
浙江省“尖兵领雁”研发攻关计划(2024C04028)
+3 种基金
嘉兴市公益性研究计划项目(2024AY10059,2024AD10045,2024AY40010)
校企合作项目(00523144)
海盐重点研发计划项目(2024ZD03)
嘉兴大学勤慎骨干学者人才项目(CD70623008)。
文摘
金属管件表面微小缺陷低检出率是工业零部件检测中面临的关键问题。针对此问题,本文构造一种改进YOLOv9-MM模型,以提高小目标检测的准确性。设计了一种针对精密金属管件的图像实时采集系统,采用环形光源结合远心镜头,可实现管件表面的全角度覆盖,消除缺失区域导致的漏检问题;引入浅层网络的特征图,结合Dysample上采样模块,实现深度特征的动态融合;通过改进损失函数,提高小目标检测的准确率。结果表明,所提方法平均检测精度达到70.2%,检测速度达到90f/s。所提方法在应用中展现出一定的可行性。
关键词
金属管件
微小缺陷检测
深度学习
YOLOv9
检测
系统
Keywords
metal fittings
small defect detection
deep learning
YOLOv9
detection system
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的TC4钛合金零件微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法研究
汪小凯
蒋秋月
关山月
华林
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2023
2
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下载PDF
职称材料
2
航空锂电池焊缝的多通道多频涡流检测
张晓丹
白石
刘志尧
林禹熙
黄平
郑福印
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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下载PDF
职称材料
3
金属管件表面微尺度磕碰伤的卷积神经网络模型构建
刘子豪
陶国好
薛峰
鹿业波
杨俊
《光电工程》
北大核心
2025
1
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