Page 104 - 无损检测2025年第三期

彭云超，等：

基于 YOLOv5 的管道环焊缝缺陷目标检测算法分析

[10] 晏祥省，黄彪，吕华鹏. 油气管道完整性管理方法与技 for pipeline weld based on optimized convolution
术要点分析[J]. 石化技术，2022，29（8）：174-176． kernel[J]. Neurocomputing，2019，365：229-238．
[11] 杨理践，耿浩，高松巍. 长输油气管道漏磁内检测技 [22] CHEN P C，LI R，FU K，et al．A cascaded deep
术[J]. 仪器仪表学报，2016，37（8）：1736-1746. learning approach for detecting pipeline defects via
[12] 田贵云，高斌，高运来，等. 铁路钢轨缺陷伤损巡检与 pretrained YOLOv5 and ViT models based on MFL
监测技术综述[J]. 仪器仪表学报，2016，37（8）：1763- data[J]. Mechanical Systems and Signal Processing，
1780． 2024，206：110919．
[13] 孙燕华，康宜华，宋凯，等. 基于单线圈斜向磁化的钢 [23] XU L S，DONG S H，WEI H T，et al. Intelligent
管漏磁检测方法[J]. 无损检测，2008，30（11）：800-803. identification of girth welds defects in pipelines using
[14] 赵翰学，张咪，郭岩宝，等. 基于机器学习的管道金属损 neural networks with attention modules[J]. Engineering
失缺陷识别方法[J]. 石油机械，2020，48（12）：138-145． Applications of Artificial Intelligence，2024（127）：
[15] 王国庆，李璇，杨理践，等. 基于改进YOLOv5算法的 107295．
管道漏磁信号识别方法[J]. 计算机测量与控制，2022， [24] 戴光，崔巍，杨志军，等. 基于三维有限元的换热管缺陷
30（8）：1-13. 漏磁场数值模拟[J]. 压力容器，2009，26（8）：21-26，6．
[16] 冯子勇. 基于深度学习的图像特征学习和分类方法的 [25] 刘刚. 管道漏磁内检测关键技术问题研究[D]. 沈阳：沈
研究及应用[D]. 广州：华南理工大学，2016. 阳工业大学，2010．
[17] 刘金海，赵贺，神祥凯，等. 基于漏磁内检测的自监督 [26] 曹辉，杨理践，刘俊甫，等. 基于数据融合的小波变换
缺陷检测方法[J]. 仪器仪表学报，2020，41（9）：180-187． 漏磁异常边缘检测[J]. 仪器仪表学报，2019，40（12）：
[18] 许德刚，王露，李凡. 深度学习的典型目标检测算法研 71-79．
究综述[J]. 计算机工程与应用，2021，57（8）：10-25． [27] 刘延雷，戴光，郑津洋. 漏磁检测管道裂纹的有限元分
[19] 马天航，胡家铖，郑莉，等. 一种基于人工提取缺陷块 析与试验研究[J]. 压力容器，2006，23（12）：16-19．
的边界搜索方法[J]. 无损检测，2020，42（8）：1-7． [28] 赵崇林，朱江，胡永进，等. 融合注意力和多尺度特征
[20] FENG J，LI F M，LU S X，et al．Injurious or 的航空发动机缺陷检测[J]. 北京航空航天大学学报，
noninjurious defect identification from MFL images 2023，49（5）：1-14.
in pipeline inspection using convolutional neural [29] 杨晓丽，段敏，虞汉年，等. 基于YOLO算法的车辆实
network[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and 时检测研究[J]. 仪器仪表与分析监测，2021（1）：7-10.
Measurement，2017，66（7）：1883-1892． [30] 张秋雁，朱傥，肖书舟，等. 基于改进YOLOv4算法的
[21] YANG L J，WANG Z J，GAO S W，et al． 高压输电线路异物检测[J]. 应用科技，2023，50（4）：
Magnetic flux leakage image classification method 1-7.

70
2025 年 第 47 卷 第 3 期
无损检测