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题名数字式X射线辐射扫描成像系统及其应用
被引量:3
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作者
王利民
邬海峰
蔡庆胜
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机构
清华大学核能技术设计研究院
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出处
《物理》
CAS
1999年第4期222-226,共5页
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文摘
数字化图像具有非常突出的优点和广泛的应用,而X射线成像在医学诊断和工业无损检测等领域占据非常重要的地位,因此X射线成像的数字化必将成为一种趋势.文章介绍了数字式X射线辐射扫描成像的特点、原理及其应用前景.采用气体电离室探测器阵列完成了32路数字式X射线辐射扫描成像装置系统,其空间分辨率达到05mm,并且获得了比较满意的X射线图像效果.
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关键词
X射线
数字式辐射成像
阵列探测器
数字图像处理
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Keywords
X-ray, digital radiography, detector array, digital image process
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
O434.19
[机械工程—光学工程]
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题名基于改进深度学习算法的铸件缺陷自动检测识别研究
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作者
王飞
张素兰
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机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《自动化与仪表》
2023年第9期82-86,共5页
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基金
山西省自然科学基金项目(202103021224285)
太原科技大学教学改革项目(JG2021101)。
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文摘
为改善多目标缺陷识别漏检问题,提高铸件缺陷检测精度,该文提出了基于改进深度学习算法的铸件缺陷自动检测识别方法。利用数字式辐射成像技术获取铸件DR图像,并采用引导滤波算法对其作平滑处理,在YOLOv3网络结构基础上,引入空间金字塔池化(SPP)结构,将优化后的YOLOv3网络与Faster RCNN、Cascade RCNN网络融合构建缺陷检测融合模型,将处理后的铸件DR图像作为模型输入,实现铸件缺陷的高精度识别。实验结果表明,该方法可识别铸件DR图像多个缺陷目标,平均检测精度达到97.5%以上,有效降低漏检缺陷数量。
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关键词
深度学习算法
铸件缺陷
数字式辐射成像
引导滤波
YOLOv3网络
损失函数
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Keywords
deep learning algorithm
casting defects
digital radiation imaging
guided filtering
YOLOv3 network
loss function
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
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