典型文献
LNG接收站焊缝射线智能检测算法优化研究
文献摘要：
焊接技术已成为工业制造和工程领域不可或缺的技术,为了确保焊接工件的质量以及工程安全性,对焊接工件进行缺陷检测就变得非常重要.在焊接缺陷检测领域,胶片X射线成像检测是最常用的无损检测方法之一.目前主要采取的方式是人工分析焊缝图像,但人工检测存在效率低、不可靠、一致性差、对人眼有害等问题.结合计算机图像处理技术的进展,对X射线缺陷检测图像进行分析、检测和识别,通过对经典算法不断优化,较好地解决了人工评定对焊件缺陷的误判和漏判等可靠性和稳定性问题,使焊接质量评定更科学、客观和规范,进一步提高了射线检测的效率和准确率,对LNG接收站等能源领域重点工程建设智能化提升也有借鉴作用.
文献关键词：
焊缝;缺陷检测;深度学习;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
肖文凯
作者机构：
申能(集团)有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]肖文凯-.LNG接收站焊缝射线智能检测算法优化研究)[J].上海节能,2022(07):863-869
A类：
B类：
LNG,接收站,智能检测算法,算法优化,焊接技术,工业制造,工程领域,焊接工,工件,工程安全,对焊,缺陷检测,焊接缺陷,检测领域,胶片,成像检测,无损检测方法,工分,焊缝图像,不可靠,人眼,计算机图像处理技术,线缺陷,检测和识别,误判,漏判,焊接质量,质量评定,射线检测,能源领域,重点工程,智能化提升
AB值：
0.454383
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