公开(公告)号：CN114418929A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202111392250.0

申请日：2021-11-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘金海 ,  刘晓媛 ,  曲福明 ,  王雷 ,  左逢源 ,  赵贺

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种基于一致性多尺度度量学习的焊缝缺陷识别方法，涉及管道焊缝缺陷识别技术领域。首先通过工业X射线探伤仪对管道焊缝进行探伤，采集到X射线图像的正常样本和缺陷样本；其次将采集到的图像通过设计的整体特征映射模型进行全局特征和局部特征的提取，该映射模型包括全局特征映射模型、局部特征映射模型和映射空间一致性模型；最后将提取到的局部特征和全局特征进行特征融合，并利用融合后的特征进行多缺陷识别模型的训练，最后利用训练好的多缺陷识别模型实现焊缝缺陷的识别。该方法基于一致性多尺度度量学习进行局部全局特征提取，并通过局部全局特征融合，提高了多缺陷识别的准确率。

公开(公告)号：CN117969649A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311690300.2

申请日：2023-12-11

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘金海 ,  神祥凯 ,  刘佳睿 ,  徐行 ,  姜琳 ,  王雷 ,  赵贺 ,  温志涛

IPC: G01N27/72 ,  G01N27/82 ,  G01N27/83 ,  G01B7/00 ,  G01M13/00

Abstract: 本发明属于管道故障诊断技术领域，公开了一种联合缺陷检测和尺寸估计的管道故障诊断方法，包括采集衡量管道健康状态的原始漏磁信号，预处理得到完备的漏磁信号；完备的漏磁信号标注和分割获得漏磁数据集；漏磁数据集输入共享特征提取网络抽取缺陷的共享特征；共享特征送入特征分解网络生成特定任务的私有特征；私有特征送入区域候选网络生成缺陷候选区域和物理信息，候选区域和私有特征共同输入区域池化层网络，获取标准特征；将标准特征送入物理信息指导的并行决策子网络，最小化物理信息、网络预测和真值之间的差值更新故障诊断网络的参数，得到检测缺陷位置和量化缺陷尺寸的故障诊断模型。该方法可同时实现高精度的缺陷检测和尺寸估计。