推力室钎焊身部焊缝缺陷的DR数字成像自动检测方法

摘要

针对常规胶片照相法评定推力室焊缝缺陷过程中检测效率低、难以实现自动化、智能化等缺点,提出了一种基于X射线数字成像检测技术的缺陷自动检测方法,搭建了DR数字成像检测系统。采用改进型Faster R-CNN网络建立了DR数字图像焊缝缺陷识别模型,对该模型的识别准确性进行了测试并在DR检测系统上进行了模型部署。研究结果表明,所训练的改进型Faster R-CNN模型能够准确识别DR数字图像中4种典型钎缝缺陷,且识别准确率可达93%以上,单张图像缺陷识别时间不超过2 s。使用改进型Faster R-CNN网络模型对液体火箭发动机推力室钎焊接头DR数字成像检测图像进行计算机智能评定,试验证明模型部署于DR检测系统可实现缺陷的智能在线检测。