基于深度卷积神经网络的环焊缝X射线底片公片检测算法——评《埋弧焊X射线焊缝图像缺陷检测算法研究》

为提升焊缝无损缺陷检测的效率和性能,行业内对无损检测方法和人工智能相关工业视觉检测方法等检测形式进行了深度研究,在此基础上提出了基于深度卷积神经网络的焊缝缺陷自动检测算法。通过对焊缝缺陷数据进行收集和分析,对焊缝缺陷数据具体的分布特征进行总结,在焊缝缺陷的尺度差距和分布范围等特征中引入不同的空洞卷积,进而提升缺陷检测的性能,然后基于空洞卷积以及无锚框检测框架设计出自动检测缺陷的算法,对环焊缝X射线缺陷进行有效检测。由高炜欣编著、科学出版社出版的《埋弧焊X射线焊缝图像缺陷检测算法研究》一书对基于深度卷积神经网络的环焊缝X射线焊缝缺陷检测算法进行了详细的介绍,能够对技术人员的工作进行有效指导。

西气东输管道工程陕西岭湾村滑坡变形特征及成因机制分析

以西气东输管道余家坪镇岭湾村一处正在变形的黄土滑坡为研究对象,基于现场勘察、InSAR、GNSS监测和深部位移监测等,分析滑坡2017—2022年的变形特征及滑坡成因机制。研究表明:滑坡地下水位已达坡脚,滑坡前缘形成多处“土溜”,滑坡地表垂直潜蚀裂缝发育,后缘可见贯通的裂缝,滑坡内管道周边裂缝发育;InSAR数据显示滑坡一直缓慢变形,年变形量2.0~4.0 cm;GNSS变形及裂缝变形显示,2020年8月至今地表变形速率增大,变形明显,变形量在4~10 cm;深部变形监测数据变化量在0.05~1.36 mm,变化很小;降雨及土体含水率数据分析表明滑坡在暴雨后发生位移变形。综合分析监测数据表明,岭湾村滑坡属于降雨诱发的浅层滑坡;区域内的自然强降雨、人类工程经济活动作为滑坡的诱发因素,对滑坡的发生及发展作用明显。结合管道应变监测数据,目前西气东输管道遭受滑坡灾害的风险可控。