摘要
本发明涉及焊接质量检测领域,特别是涉及一种基于改进Resnet的相控阵焊接缺陷的检测方法、产品及设备。该方法先获取相控阵焊接质量的超声波检测图像,并添加表征缺陷类型的标签信息,进而得到样本数据集;然后构建一个基于改进resnet的缺陷识别模型;缺陷识别模型依次包括骨干网络、颈部网络和头部网络;骨干网络包括Rsenet50网络和ECCR模块;颈部网络包括LCRB模块和GAP模块;头部网络依次包括TVconv‑CA模块和分类头。最后,利用样本数据对缺陷识别模型进行训练,保留完成训练的缺陷识别模型的模型参数,并利用其对新的超声波检测图像进行缺陷识别。本发明解决了现有技术对微小缺陷检测精度不高、检测速度较慢的问题。
技术关键词
相控阵
探伤仪器
交叉注意力机制
融合特征
图像
卷积模块
样本
超声波检测设备
sigmoid函数
平滑度
数据处理模块
多层卷积网络
多尺度特征融合
标签
离散余弦变换
前馈神经网络
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特征提取模型
生成对抗网络
噪声预测
注意力机制
遥感图像处理技术
二维图像数据
子宫
模型制作方法
组织
高强度聚焦超声
智能诊断系统
智能诊断方法
组学特征
图像特征提取
患者
无纺布表面
像素点
图像特征点
图像采集模块
图像特征提取