基于卷积神经网络的红外热成像罐车内壁裂纹识别

基金项目: 国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(2014QK198)

详细信息

Inner Crack Identification on Car Tanks Using Thermal Imaging Based on Convolutional Neural Network

摘要: 针对传统无损检测技术在罐车内壁裂纹检测中效率低、抗干扰能力差等问题,提出一种基于卷积神经网络的热成像裂纹识别方法.研制了一种滚动式电加热棒作为热激励源,并采用新的激励方式对被检测表面进行热激励;根据热量传输过程中遇到裂纹时温度产生异常的原理,对被检测表面裂纹进行判断;采集热激励后的红外热图像作为训练样本,并搭建5层卷积神经网络对样本进行训练.实验表明,利用红外热成像与卷积神经网络可以对裂纹进行准确识别;检测效率高、鲁棒性强;并且在测试集上识别准确率达到96.50％.
- 罐车 /
- 裂纹检测 /
- 热成像 /
- 卷积神经网络

1.	余应时，吴玲玲，陈靖，王谦，张泽林. 差分光学技术的三种气体检测光学气室设计. 西安工业大学学报. 2025(01): 104-113 . 百度学术
2.	周宇航，倪雨琛，葛玮，郭亚. 三椭球结构多组分光学传感器性能提高研究. 激光与光电子学进展. 2023(10): 440-446 . 百度学术
3.	张施令，姚强. 联合NDIR技术与灰色系统OBGM(1, N)模型的高压组合电器SF_6分解产物时间序列测量与预测. 电网技术. 2020(07): 2770-2777 . 百度学术
4.	张科昕，路兴杰，朱卫民. 机动车尾气遥感检测技术发展现状及展望. 工业计量. 2020(06): 1-5 . 百度学术
5.	于光保，熊远辉，罗中杰，李发泉，程学武，段为民，武魁军. QCLAS在JLMPGF6.5发动机CO体积分数测量中的应用. 激光技术. 2019(04): 52-56 . 百度学术
6.	张施令，李京伟. 基于NDIR技术的高压组合电器中CF_4气体检测方法研究. 高压电器. 2019(07): 158-164 . 百度学术
7.	赵勇毅，常建华，沈婉，赵正杰，房久龙. 矿井内CH_4与CO_2双组分NDIR传感器的设计与实现. 红外技术. 2019(08): 778-785 . 本站查看