基于改进YOLOv5网络的管道环焊缝射线底片缺陷智能识别方法

本发明的基于改进YOL0v5网络的管道环焊缝射线底片缺陷智能识别方法，通过管道环焊缝缺陷数据集构建、YOL0v5模型改进及模型验证、焊缝缺陷智能识别系统设计与验证，较好的解决了传统焊缝缺陷检测技术存在的问题和不足，其中包括依赖于人工评判导致的检测结果不稳定和准确性不足、对复杂缺陷的识别能力有限以及缺陷对比度较低等；利用结合图像增强和多尺度特征提取技术，构建端到端的缺陷检测模型，实现对焊缝缺陷的智能识别，从而提高检测的准确性和稳定性，满足工业生产对焊接质量快速、精准检测的需求，对于提高生产效率和确保产品质量具有重要意义。