Page 53 - 无损检测2023年第一期
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刘 洋, 等:


   基于改进 YOLOV5的缺陷识别与定量分析
                                  表2 圆形缺陷面积与位置的平均误差
    编号     实际位置 / mm      识别位置 / mm      实际面积 / mm 2    识别面积 / mm 2    位置误差 / mm      面积误差 / mm 2

     1       ( 10 , 50 )   ( 11.7 , 52.6 )  79.5           82.2          ( 1.7 , 2.6 )    2.7

     2       ( 30 , 50 )   ( 32.1 , 51.2 )  19.6           20.3          ( 2.1 , 1.2 )    0.7

     3       ( 60 , 50 )   ( 60.4 , 49.1 )  3.14           3.18          ( 0.4 , 0.9 )    0.04
                                  表3 扇形缺陷面积与位置的平均误差
    编号     实际位置 / mm      识别位置 / mm      实际面积 / mm 2    识别面积 / mm 2    位置误差 / mm      面积误差 / mm 2

     1       ( 10 , 50 )   ( 11.3 , 50.4 )  457             482          ( 1.3 , 0.4 )    25

     2       ( 50 , 10 )   ( 51.5 , 12.8 )  415             428          ( 1.5 , 2.8 )    13

     3       ( 85 , 50 )   ( 84 , 51.5 )    428             445          ( 1.0 , 1.5 )    17

     4       ( 50 , 85 )   ( 48.9 , 83.1 )  573             602          ( 1.1 , 1.9 )    29
                                  表4 方形缺陷面积与位置的平均误差
    编号     实际位置 / mm      识别位置 / mm      实际面积 / mm 2    识别面积 / mm 2    位置误差 / mm      面积误差 / mm 2

     1       ( 15 , 25 )   ( 15.8 , 25.6 )   36            37.4          ( 0.8 , 0.6 )    1.4

     2       ( 70 , 30 )   ( 71.6 , 31.8 )  100            104.2         ( 1.6 , 1.8 )    4.2

     3       ( 50 , 75 )   ( 52.3 , 71.4 )  225            235.7         ( 2.3 , 1.4 )    10.7

   据, 缺陷中心位置横纵坐标平均误差均小于2mm ,                              S.ContributionofCFRPtotheshearstren g thof

   面积识别平均误差小于 5% , 在实际检测允许的误                              retrofitted li g htl y -reinforced concrete p anels [ J ] .

   差范围内。                                                  JournalofBuildin gEn g ineerin g , 2021 , 44 : 102722.

                                                      [ 5 ]  TENGGY , ZHOUXJ , YANGCL , etal.Ultrasonic
  3 结论                                                    detection methodof microdefectsinthick-section







                                                          CFRP [ J ] .O p ticsandPrecisionEn g ineerin g , 2018 , 26
     为解决碳纤维复合材料无损检测中缺陷识别准
                                                           ( 12 ): 3108-3117.
   确率低、 效率差的问题, 使用 YOLOV5算法对碳纤                        [ 6 ]  刘旭, 吴俊伟, 何勇, 等. 基于空耦换能器的碳纤维增

   维复合材料预置缺陷的超声无损检测结果进行识                                   强环氧树脂编织复合材料激光超声检测技术[ J ] . 复
   别。通过添加注意力机制、 优化先验框和损失函数                                 合材料学报, 2021 , 38 ( 9 ): 2822-2831.
   等措施对 YOLOV5算法进行改进, 并通过数据增                          [ 7 ]  张海燕, 宋佳昕, 任燕, 等. 碳纤维增强复合材料褶皱

   强提高模型的泛化能力, 实现了对不同大小、 不同形                               缺陷的超声成像[ J ] . 物理学报, 2021 , 70 ( 11 ): 165-
   态缺陷的识别。试验结果显示优化后的算法精度和                                 172.

   速度都有所提升, 平均识别精度超过 98% , 位置计                        [ 8 ]  ZHANGX F , WU X , HE Y Z , etal.CFRPbarel y


   算误差小于2mm , 面积计算误差低于5% , 该模型                            visible im p act dama g e ins p ection based on an



                                                          ultrasoundwavedistortionindicator [ J ] .Com p osites
   体积小, 鲁棒性高, 为碳纤维材料缺陷的实时检测提
                                                          PartB : En g ineerin g , 2019 , 168 : 152-158.
   供了方法。
                                                      [ 9 ]  BOHLOULI R , ROSTAMI B , KEIGHOBADIJ.



   参考文献:                                                   A pp licationofneuro-waveletal g orithminultrasonic-



                                                          p hasedarra ynondestructivetestin gofp ol y eth y lene
    [ 1 ]  宋雪旸, 张岩, 徐成功, 等. 碳纤维 / 聚丙烯 / 聚乳酸增
                                                          p i p elines [ J ] .Journal of Control Science and
        强复合材料的力学性能[ J ] . 纺织学报, 2021 , 42 ( 11 ):         En g ineerin g , 2012 , 2012 : 1-9.

        84-88.                                       [ 10 ]  RHIMJ , LEES W.Aneuralnetworka pp roachfor


    [ 2 ]  NELUYBV A , MALYSHEVA G V , KOMAROVI
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        A.New technolo g iesforp roducin g multifunctional  Com p utationalMechanics , 1995 , 16 ( 6 ): 437-443.

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        齿槽加工中分层缺陷的形成机制[ J ] . 复合材料学报,                     neuralnetwork [ J ] .StructuralControland Health
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    [ 4 ]  CARRILLOJ , RODRÍGUEZD , VILLAR-SALINAS                                      ( 下转第22页)
                                                                                                9
                                                                                               1
                                                                             2023年 第45卷 第1期
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