一种基于X射线成像的泵体内部缺陷自动识别方法

本发明公开了一种基于X射线成像的泵体内部缺陷自动识别方法，包括如下步骤：步骤一：获取X射线原始图像和泵体参数；步骤二：生成理论散射场图像；步骤三：基于散射场反建模神经网络，输出散射伪影校正图像；步骤四：进行频域分解，生成边界增强图像；步骤五：基于改进Swin‑Unet模型，输出缺陷特征图；步骤六：对缺陷特征图进行空间维度解码，生成像素级缺陷预测图像；步骤七：将像素级缺陷预测图像输入贝叶斯神经网络，生成不确定性图像；步骤八：计算每个像素点的综合置信度得分，并进行连通域分析，识别缺陷的位置坐标。本发明结合散射反建模神经网络和改进Swin‑Unet模型，实现泵体内部缺陷的高精度自动识别与定位。