基于深度學(xué)習(xí)的X射線燃料棒端塞缺陷自動檢測方法研究

摘要： 為了提高深度學(xué)習(xí)在X射線燃料棒端塞缺陷檢測中的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)更高精度的無損檢測，本文基于YOLOX的目標(biāo)檢測模型，針對該場景下目標(biāo)缺陷尺寸極小的特點(diǎn)，對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，并在工業(yè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，該算法方案在保持較高識別速度的同時，識別精度獲得了明顯的提升，達(dá)到生產(chǎn)檢測要求。該研究方法為今后燃料棒端塞焊縫X射線數(shù)字檢測圖像的高精度自動分析評價打下了堅(jiān)... （共10頁）