在超声衍射时差法(time of flight diffraction, TOFD)B扫描图像中,缺陷端部衍射波影像呈类抛物线形态,类抛物线的顶点在图像中的位置代表了缺陷端部在焊缝横截面中的位置.当被检测焊缝存在焊缝余高时,跨越焊缝的B扫描无法实施,因此不...在超声衍射时差法(time of flight diffraction, TOFD)B扫描图像中,缺陷端部衍射波影像呈类抛物线形态,类抛物线的顶点在图像中的位置代表了缺陷端部在焊缝横截面中的位置.当被检测焊缝存在焊缝余高时,跨越焊缝的B扫描无法实施,因此不能对缺陷进行准确定位,针对这一问题,提出一种基于超声TOFD法B扫描图像预测的缺陷端部定位方法,根据B扫描路径上超声探头与缺陷端部的动态位置关系,建立缺陷类抛物线影像的预测模型;通过采集B扫描路径上的两列A信号,利用模型,对缺陷端部类抛物线顶点坐标进行计算,并获得缺陷端部在焊缝横截面中的位置信息.利用文中所提方法,对人工缺陷及焊接缺陷进行定位测量.结果表明,所提方法利用两列A信号,可以有效克服焊缝余高限定检测可达性所带来的技术弊端,并获取缺陷端部在焊缝截面中的位置信息.展开更多
文摘在小径铜管钎焊结构的X射线数字化图像中,由于钎焊缺陷影像的尺寸、形态及对比度差异大,导致缺陷难以实现自动识别.为解决这一问题,通过多尺度特征表示与Biformer注意力机制相结合,提出一种基于TransUNet改进的缺陷分割模型AM-TransUNet.使用结合SimAM注意力机制的Res2Net模块替换基线模型TransUNet编码器部分的ResNet模块,以提升模型的多尺度特征提取能力和对复杂背景下缺陷局部细节特征的捕捉能力;在编码器末端级联Biformer动态稀疏注意力机制,以提高模型的检测速度和对全局信息的捕捉能力.利用构建的小径铜管X射线图像数据集进行缺陷分割试验,研究结果表明,AM-TransUNet模型的准确率、召回率比基线模型分别提高了2.8%和3.2%,HD95比基线模型减少了13.2,检测灵敏度优于径向0.5 mm的未钎透缺陷,AM-TransUNet缺陷分割模型具有更高的可靠性;同时,AM-TransUNet模型的检测速度比基线模型提高了9帧/s,模型参数量减小了66 M.
文摘在超声衍射时差法(time of flight diffraction, TOFD)B扫描图像中,缺陷端部衍射波影像呈类抛物线形态,类抛物线的顶点在图像中的位置代表了缺陷端部在焊缝横截面中的位置.当被检测焊缝存在焊缝余高时,跨越焊缝的B扫描无法实施,因此不能对缺陷进行准确定位,针对这一问题,提出一种基于超声TOFD法B扫描图像预测的缺陷端部定位方法,根据B扫描路径上超声探头与缺陷端部的动态位置关系,建立缺陷类抛物线影像的预测模型;通过采集B扫描路径上的两列A信号,利用模型,对缺陷端部类抛物线顶点坐标进行计算,并获得缺陷端部在焊缝横截面中的位置信息.利用文中所提方法,对人工缺陷及焊接缺陷进行定位测量.结果表明,所提方法利用两列A信号,可以有效克服焊缝余高限定检测可达性所带来的技术弊端,并获取缺陷端部在焊缝截面中的位置信息.
