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基于主动红外热激励的板材内部孔洞的检测方法

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针对板材内部孔洞的无损检测困难,提出了一种基于深度学习的板材内部孔洞位置和大小的无损检测方法.所提出方法的实验装置由热激励器、热像仪、计算机处理系统组成.使用热像仪采集热激励下的板材孔洞热感图像作为检测系统输入,并通过使用卷积神经网络检测出孔洞位置,再使用对角线测量方法检测出孔洞面积大小,并和真实实验结果对比.结果表明,与直接使用边缘检测算法进行孔洞检测相比,基于深度学习的无损检测方法可以有效检测以及定位板材内部的孔洞位置,精确识别孔洞缺陷和准确定量检测缺陷面积.

李铁军、王菁鹭

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沈阳化工大学材料科学与工程学院 辽宁沈阳 110142

沈阳化工大学装备可靠性研究所 辽宁沈阳 110142

红外无损检测 缺陷识别 深度学习 盲孔检测 缺陷检测

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.05.020

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(5)