基于多域表达数据增强及模型自优化的不锈钢焊缝缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多域表达数据增强及模型自优化的不锈钢焊缝缺陷高效检测方法。本发明方法将一维回波时域信号衍生至时频域、格拉姆角场域和马尔可夫转移场域等空间域；将各空间域构建的数据集依次输入MobileNetV3神经网络，选择特征表达最丰富的空间域作为最终训练数据集；构建多尺度深度可分离卷积对MobileNetV3进行改进，以增强网络的识别性能；同时，提出粒子群‑混沌麻雀搜索算法用于网络结构及参数的自动寻优；采用“CPU+FPGA”异构协同计算加快缺陷的推理识别应用速度。以未熔合、气孔、夹渣、未焊透、裂纹五类焊缝缺陷为对象，对五类焊缝缺陷的识别准确率可达98.75%，具有实际工程应用价值。