针对高密度聚乙烯(High Density Polyethylene,HDPE)管热熔接头相控阵超声检测时存在的图谱判读效率低、人员经验要求高等问题,文章提出一种基于改进YoloX算法的热熔接头全聚焦(Total Focusing Method,TFM)相控阵超声图谱缺陷(以孔洞为...针对高密度聚乙烯(High Density Polyethylene,HDPE)管热熔接头相控阵超声检测时存在的图谱判读效率低、人员经验要求高等问题,文章提出一种基于改进YoloX算法的热熔接头全聚焦(Total Focusing Method,TFM)相控阵超声图谱缺陷(以孔洞为例)智能识别方法。在YoloX的加强特征提取网络中引入卷积注意力机制模块,提高模型对缺陷信息的关注度,使用CIoU损失函数计算回归损失,以提升模型的定位精度,降低漏检率。通过TFM相控阵超声检测实验,采集原始缺陷图谱,并在完成图像增强后创建数据集。采用迁移学习策略进行训练,加快模型收敛速度。结果表明:该方法对缺陷的识别精度达98.18%,检测平均速度达23.92帧·s^(-1),检测精度相较于原YoloX模型提升了2.57个百分点且对小目标缺陷有更好的检测效果。文中方法可以识别出TFM相控阵超声图谱中的缺陷,为热熔接头的精确检测提供技术支撑。展开更多
以裂纹张开位移(crack open ing d isp lacem ent)特征值参量为基础,对国内燃气工业中应用日益普及的高密度聚乙烯(HDPE)管道热熔对接接头的抗开裂特性参量的分散性及统计分布进行了研究。结果表明,HDPE热熔对接接头在低温下,其抗开裂...以裂纹张开位移(crack open ing d isp lacem ent)特征值参量为基础,对国内燃气工业中应用日益普及的高密度聚乙烯(HDPE)管道热熔对接接头的抗开裂特性参量的分散性及统计分布进行了研究。结果表明,HDPE热熔对接接头在低温下,其抗开裂参量饱和启裂COD值具有一定的分散性。对其进行拟合统计检验结果表明,三参数威布尔分布为其最佳拟合分布。并且,随着温度的降低,抗开裂参量的数据的分散性变小。展开更多
文摘针对高密度聚乙烯(High Density Polyethylene,HDPE)管热熔接头相控阵超声检测时存在的图谱判读效率低、人员经验要求高等问题,文章提出一种基于改进YoloX算法的热熔接头全聚焦(Total Focusing Method,TFM)相控阵超声图谱缺陷(以孔洞为例)智能识别方法。在YoloX的加强特征提取网络中引入卷积注意力机制模块,提高模型对缺陷信息的关注度,使用CIoU损失函数计算回归损失,以提升模型的定位精度,降低漏检率。通过TFM相控阵超声检测实验,采集原始缺陷图谱,并在完成图像增强后创建数据集。采用迁移学习策略进行训练,加快模型收敛速度。结果表明:该方法对缺陷的识别精度达98.18%,检测平均速度达23.92帧·s^(-1),检测精度相较于原YoloX模型提升了2.57个百分点且对小目标缺陷有更好的检测效果。文中方法可以识别出TFM相控阵超声图谱中的缺陷,为热熔接头的精确检测提供技术支撑。
文摘以裂纹张开位移(crack open ing d isp lacem ent)特征值参量为基础,对国内燃气工业中应用日益普及的高密度聚乙烯(HDPE)管道热熔对接接头的抗开裂特性参量的分散性及统计分布进行了研究。结果表明,HDPE热熔对接接头在低温下,其抗开裂参量饱和启裂COD值具有一定的分散性。对其进行拟合统计检验结果表明,三参数威布尔分布为其最佳拟合分布。并且,随着温度的降低,抗开裂参量的数据的分散性变小。
