基于ECA-UNet的GH...169高溫合金組織缺陷檢測_姜軍強.pdf

上傳人：愛****

文檔編號：255828

上傳時間：2023-05-05

格式：PDF

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關鍵詞：: 基于 ECA UNet GH 169 高溫合金組織缺陷檢測姜軍強

資源簡介：: 《基于ECA-UNet的GH4169高溫合金組織缺陷檢測》講解了針對傳統分割算法在金屬組織缺陷分割中存在的問題，提出了一種結合遷移學習和通道注意力機制的改進UNet網絡結構（ECA-UNet），用于實現GH4169高溫合金組織缺陷圖像的精準分割與檢測。文中指出，傳統的機器視覺檢測方法魯棒性較差，容易受到噪聲和偽缺陷干擾。而深度學習中的卷積神經網絡具有強大的特征提取能力，在不同領域的缺陷檢測中得到了廣泛應用。為了解決傳統UNet網絡在缺陷邊緣欠分割及邊緣分割不連續的問題，作者引入了遷移學習，將預訓練好的參數遷移到新的網絡結構中，并通過密集連接和通道注意力模塊優化跳躍連接，使網絡能夠更準確地分割缺陷。同時，采用混合損失函數解決正負樣本不均衡的問題。實驗結果表明，相比其他優秀算法，該方法在多個評價指標上均有顯著提升，證明了其在金屬內部組織缺陷檢測方面的有效性。

《基于ECA-UNet的GH4169高溫合金組織缺陷檢測》適用于航空工業、核電設備制造等領域，特別是涉及GH4169高溫合金零部件生產的企業。該技術可以幫助這些企業在鍛造工藝過程中對金屬內部組織缺陷進行高效、精準的檢測，從而提高產品質量，減少因應力集中導致的功能失效風險。此外，該方法也可應用于其他需要精確分割和檢測金屬材料缺陷的領域，如鋼鐵行業和機械制造業，有助于提升相關行業的自動化水平和檢測精度。

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