一种基于Transformer的油气管道环焊缝缺陷智能检测方法

本发明提出了一种基于Transformer的油气运输管道环焊缝缺陷智能检测方法，旨在提升焊缝缺陷检测的精度与效率。针对石油管道焊缝缺陷检测中小目标难以识别问题，本发明在传统DETR模型基础上进行了针对性改进。通过设计小目标特征增强编码器，动态调整注意力机制以聚焦微小缺陷区域，提升了对小尺寸缺陷的感知与识别能力；同时引入多尺度特征融合模块，整合浅层细粒度特征与深层语义特征，显著提升了对微小尺寸缺陷的检测精度。为进一步缓解训练数据不足，辅以生成式样本扩展策略，丰富了缺陷样本的多样性。与现有技术相比，本发明从检测结构优化与数据扩展两方面协同提升了检测性能，不仅提高了焊缝缺陷检测的准确率与处理效率，还具备良好的鲁棒性和工程适应性，可广泛应用于油气管道大批量巡检任务，对于保障管道安全运行与降低人工检测成本具有重要的应用价值与推广意义。