摘要
本申请涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域,具体涉及一种钢质管道内壁裂纹的检测量化方法,包括:获取含裂纹管道的涡流多通道检测信号集;获得缺陷信号数据集;将缺陷信号数据集转化为信号图像数据集;将信号图像数据集输入YOLOv8模型进行训练,获得裂纹缺陷标注模型;计算信号图像数据集中信号的裂纹缺陷信号范围数据;获取裂纹缺陷信号特征值数据集;获得裂纹深度量化值和裂纹长度量化值;确定通道数;获得裂纹宽度量化值。本发明解决了现有技术中手动标注的一致性较差、且使用过程以及适用范围局限性较大的问题。
技术关键词
裂纹缺陷
LightGBM模型
信号特征值
钢质管道内壁
多通道
数据
涡流
图像
加权方法
参数搜索方法
交叉验证方法
预训练模型
计算机系统
栅格
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性能参数测试系统
仿真系统
传感器阵列
储存单元
测试组件
岩石薄片
全局特征提取
深度神经网络模型
多尺度特征融合
孔隙结构
语义分割网络
融合特征
输出特征
全局平均池化
编码器
焦点检测方法
特征切片
卷积神经网络特征提取
阵列麦克风
注意力
故障诊断模型
多通道
多尺度卷积神经网络
信号
通道注意力机制