Page 103 - 无损检测2022年第八期

实践经验

DOI : 10.11973 / ws j c202208012

人工智能技术在射线检测底片评定

系统中的应用

邓 聪 1 , 2 , 罗伟坚 , 李绪丰 1
1

( 1. 广东省特种设备检测研究院, 佛山 528251 ; 2. 华南理工大学 机械与汽车工程学院, 广州 510640 )
摘 要:将基于大数据的人工智能技术与射线检测底片评定相结合, 实现了对数字化底片中

无效底片与重复底片的智能筛选以及对焊缝缺陷的智能识别和评定, 不仅有效改善了传统检测方
法的不足, 还提升了检测质量和现场管理水平。对深度学习领域中的图像分割技术、 焊缝缺陷分类
识别以及焊缝综合信息提取等关键技术进行了阐述, 并对其核心算法模块进行了重点介绍, 同时,
通过实际工程项目对人工智能评片系统的可行性和稳定性进行了验证, 有望为该系统后续大规模
应用提供一些参考。

关键词:人工智能; 射线检测; 焊缝缺陷; 深度学习

中图分类号: TG115.28 文献标志码: B 文章编号: 1000-6656 ( 2022 ) 08-0065-04

A pp licationofartificialintelli g encetechnolo gy inradio g ra p hicins p ectionfilmevaluations y stem

DENGCon g 1 , 2 , LUO Wei j ian , LIXufen g 1
1

( 1.Guan g don g InstitudeofS p ecialE q ui p mentIns p ectionandResearch , Foshan528251 , China ;

2.SchoolofMechanicalandAutomotiveEn g ineerin g , SouthChinaUniversit yofTechnolo gy , Guan g zhou510640 , China )

Abstract : Withthecombinationofradio g ra p hicevaluations y stemandartificialintelli g encetechni q uebasedon

bi gdata , theintelli g entfilterofinvalidfilmsanddu p licatefilmsandtheintelli g entidentificationandevaluationof

welddefectswererealized.Itnotonl y effectivel y im p rovesthedeficienc y ofthemethodoftraditionalins p ection , but

alsoenhancesthe q ualit yofins p ectionandmana g ement.Inthisp a p er , the g ordianmethodsofima g ese g mentation

modelin the field of dee p learnin g and classification and identification of weld defects and extraction of

com p rehensiveinformationofweldandthe modulesofcoreal g orithm weredescribed.Andthefeasibilit yand

stabilit yoftheradio g ra p hicevaluations y stem wereverifiedb yp racticalen g ineerin gp ro j ects , whichcouldbea

referenceforthesubse q uentlar g e-scalea pp lication.

Ke ywords : artificialintelli g ence ; radio g ra p hicins p ection ; welddefect ; dee p learnin g
为保障承压设备的运行安全, 无损检测与评价 术已在特种设备行业得到广泛应用, 在提高检测效
技术得到了长足的发展, 新技术层出不穷并不断完 率的同时, 提升了操作自动化程度。
善, 所能适用的范围随着承压设备中新型材料的应 自 2006 年起, 随着神经网络技术的进步与深
用、 失效机理的探明不断扩大 [ 1-2 ] 。目前, 随着检测 度学习 概 念 的 提 出, 掀 起 了 一 轮 人 工 智 能 热 潮。
标准和人员资质要求的完善, 射线数字成像检测技 目前, 以深 度 学 习 为 代 表 的 人 工 智 能 技 术 被 广 泛
应用在自 然 语 言 处 理、 图 像 识 别、 语 音 识 别、 无 人
驾驶、 智能制造等各个领域中, 推动与促进各个行
收稿日期: 2022-04-21 [ 3 ]
业向智能化方向迅速发展 。
基金项目: 国家市场监督管理总局科技计划项目( 2020MK087 )
作者简介: 邓 聪( 1991- ), 男, 博士研究生, 工程师, 主要从事 在此背景 下, 深 度 学 习 作 为 一 种 基 于 神 经 网
特种设备检验检测及安全评估工作。 络的机器 学 习 工 具, 运 用 于 射 线 检 测 底 片 评 片 系
统开发时, 具 有 强 大 的 模 型 表 达 能 力 和 自 动 提 取
通信作者: 邓 聪, 304386541@ qq .com
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2022 年 第 44 卷 第 8 期
无损检测