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Updated: Jun 26, 2025

Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
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Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding

Published on: March 28, 2025

797

深度卷积神经网络用于放射图像中的接缺陷分类.

Dayana Palma-Ramírez1, Bárbara D Ross-Veitía2, Pablo Font-Ariosa3

  • 1Postgraduate Program Doctorate in Applied Computer Engineering School of Computer Engineering. University of Valparaiso. Valparaiso, Chile.

Heliyon
|May 10, 2024
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Sensors (Basel, Switzerland)·2020

一种新的深度学习模型准确地检测到放射图像中的接缺陷,如裂和毛孔. 这种先进的CNN技术提高了施工安全和质量控制,即使是低分辨率图像.

科学领域:

  • 工程 工程师 工程师 工程师
  • 计算机科学 计算机科学
  • 材料科学 材料科学 材料科学

背景情况:

  • 接质量对于结构完整性和建筑安全至关重要.
  • 早期检测接缺陷对于防止结构故障至关重要.
  • 机器视觉和深度学习为自动接检查提供了先进的解决方案.

研究的目的:

  • 开发和评估一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型,用于对放射图像中的接缺陷进行分类.
  • 提高接质量控制过程的准确性和效率.
  • 评估模型在各种数据集的性能,包括低质量的图像.

主要方法:

  • 实现一个CNN模型,利用ResNet50架构.
  • 使用分层交叉验证,数据增强和规范化技术进行培训和验证.
  • 在三个不同的数据集上测试模型:RIAWELC,GDXray和一个私有低质量的图像数据集.

主要成果:

  • 在CNN模型实现了高分类准确度:98.75%在RIAWELC,90.255%在GDXray,和75.83%在低质量的数据集.
  • 在各种图像质量和数据集特征中表现出强大的性能.
  • 有效地分类了四种缺陷类型:裂,孔隙,不穿透和没有缺陷.
关键词:
美国有线电视新闻网 (CNN)分类 分类 分类 分类.放射性检测是指进行放射性检测.转移学习转移学习接缺陷 接缺陷 接缺陷

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结论:

  • 拟议的基于ResNet50的CNN模型是用于接缺陷检测的高度准确和有效的工具.
  • 该模型显著提高了接行业质量控制的效率和可靠性.
  • 这种方法对现实世界的应用非常有希望,包括对低分辨率放射图像的检查.