基于AlexNet的焊缝缺陷分类方法

金海昆; 程晓颖; 廖晓平

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X射线检测作为一种实用的无损检测(NDT)方法,在压力容器的焊缝缺陷检测中得到了广泛的应用。基于X射线图像的自动缺陷识别技术也随着人工智能(AI)的发展取得了飞速发展。本文将焊缝缺陷裁剪成像素小块作为神经网络的输入,并在AlexNet的基础上通过添加BN层改进了原网络,而后又选取了最优α值的LeakyReLU层代替了原有的ReLU层,使最终的AlexNet-BN-L模型取得了高达88.80%的5折交叉验证平均准确率。

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来源
《计算机时代》 |2023年第9期|151-154|共5页
作者
金海昆; 程晓颖; 廖晓平;
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作者单位

浙江理工大学机械工程学院;

浙江德力装备有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
射线无损检测; 焊缝缺陷分类; 卷积神经网络; 交叉验证;

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