典型文献
人工智能技术在射线检测底片评定系统中的应用
文献摘要：
将基于大数据的人工智能技术与射线检测底片评定相结合,实现了对数字化底片中无效底片与重复底片的智能筛选以及对焊缝缺陷的智能识别和评定,不仅有效改善了传统检测方法的不足,还提升了检测质量和现场管理水平.对深度学习领域中的图像分割技术、焊缝缺陷分类识别以及焊缝综合信息提取等关键技术进行了阐述,并对其核心算法模块进行了重点介绍,同时,通过实际工程项目对人工智能评片系统的可行性和稳定性进行了验证,有望为该系统后续大规模应用提供一些参考.
文献关键词：
人工智能;射线检测;焊缝缺陷;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
邓聪;罗伟坚;李绪丰
作者机构：
广东省特种设备检测研究院,佛山528251;华南理工大学 机械与汽车工程学院,广州510640
文献出处：
引用格式：
[1]邓聪;罗伟坚;李绪丰-.人工智能技术在射线检测底片评定系统中的应用)[J].无损检测,2022(08):65-68,73
A类：
B类：
射线检测,底片,评定系统,对焊,焊缝缺陷,智能识别,检测质量,现场管理,学习领域,图像分割,缺陷分类,分类识别,综合信息,信息提取,核心算法,算法模块,实际工程项目
AB值：
0.36765
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