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基于卷积神经网络的超声红外热图像分类

林丽 刘新 朱俊臻 冯辅周

林丽, 刘新, 朱俊臻, 冯辅周. 基于卷积神经网络的超声红外热图像分类[J]. 红外技术, 2021, 43(5): 496-501.
引用本文: 林丽, 刘新, 朱俊臻, 冯辅周. 基于卷积神经网络的超声红外热图像分类[J]. 红外技术, 2021, 43(5): 496-501.
LIN Li, LIU Xin, ZHU Junzhen, FENG Fuzhou. Classification of Ultrasonic Infrared Thermal Images Using a Convolutional Neural Network[J]. Infrared Technology , 2021, 43(5): 496-501.
Citation: LIN Li, LIU Xin, ZHU Junzhen, FENG Fuzhou. Classification of Ultrasonic Infrared Thermal Images Using a Convolutional Neural Network[J]. Infrared Technology , 2021, 43(5): 496-501.

基于卷积神经网络的超声红外热图像分类

基金项目: 

国家自然科学基金 51875576

教育部重点实验室开放基金项目 EW201980445

详细信息
    作者简介:

    林丽(1971-),女,副教授,博士,硕士生导师,主要从事列车故障诊断方面的研究。E-mail:julandalili@126.com

    通讯作者:

    冯辅周(1971-),男,教授,博士生导师,主要从事故障诊断与无损检测技术研究。E-mail:fengfuzhou@tsinghua.org.cn

  • 中图分类号: TP391

Classification of Ultrasonic Infrared Thermal Images Using a Convolutional Neural Network

  • 摘要: 在超声红外热像技术应用中,从红外热图像来判断被测对象是否含有裂纹,通常需要先基于人工经验,从红外热图像中提取特征再采用某种模式识别方法进行分类,裂纹的识别与定位过程繁琐且识别率较低。为此,提出一种基于卷积神经网络技术的超声红外热图像裂纹检测与识别方法,其特点是可以直接从超声红外图像中学习特征进而实现是否含有裂纹红外热图像的分类。通过实验得到的含裂纹和不含裂纹金属平板试件的红外热图像,建立卷积神经网络模型对图像中是否含有裂纹进行分类,研究结果表明,参数优化后的卷积神经网络模型对超声红外热图像的有无裂纹分类准确率达到98.7%。
  • 图  1  超声红外热像无损检测实验台

    Figure  1.  Ultrasonic infrared thermal image nondestructive testing bench

    图  2  实验获得的超声红外图像

    Figure  2.  Ultrasonic infrared image obtained by experiment

    图  3  AlexNet网络结构

    Figure  3.  AlexNet network structure

    图  4  训练结果曲线

    Figure  4.  Training result curves

    图  5  测试样本分类结果

    Figure  5.  Classification results of test samples

    表  1  网络模型参数总量

    Table  1.   Total parameters of network model

    Layer’s name Explanation Number of parameters
    Input Input -
    Cov1 96 convolution kernels(11×11×3) 11×11×3×96+96=34944
    Cov2 256 convolution kernels(5×5×48) (5×5×48×128+128)×2=307456
    Cov3 384 convolution kernels(3×3×256) 3×3×256×384+384=885120
    Cov4 384 convolution kernels(3×3×192) (3×3×192×192+192)×2=663936
    Cov5 256 convolution kernels(3×3×192) (3×3×192×128+128)×2=442624
    Fc1 Full connection layer 1 (6×6×128×2)×4096+4096=37752832
    Fc2 Full connection layer 2 4096×4096+4096=16781312
    Output Softmax classification output 4096×1000+1000=4097000
    Summation - 60965224
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    表  2  不同批量尺寸下的识别正确率和网络训练时间

    Table  2.   Recognition accuracy and network training time underdifferent batch sizes

    Batch size 16 32 64 128
    Accuracy/% 56.69 97.34 97.64 97.11
    Time 7 min43 s 8 min10 s 9 min15 s 9 min18 s
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    表  3  批量尺寸32时不同丢失比率下的识别率

    Table  3.   Different dropout rate recognition rates at batch size 32

    Dropout 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
    Accuracy/% 95.6 97.4 97.6 97.5 96.9 98.4 97.3 98.2 97.1 97.2
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    表  4  批量尺寸64时不同丢失比率下的识别率

    Table  4.   Different dropout rate recognition rates at batch size 64

    Dropout 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
    Accuracy/% 96.6 98.1 98.3 97.1 97.3 98.7 97.1 98.1 97.4 97.3
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    表  5  不同尺寸图像识别率

    Table  5.   Image recognition rates of different sizes

    The size of the image 16×16 32×32 64×64 128×128
    Accuracy/% 98.38 98.36 98.70 98.03
    Time 11 min12 s 8 min2 s 9 min18 s 13 min29 s
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    表  6  各神经网络模型对比

    Table  6.   Comparison of each neural network model

    Neural Network Model Accuracy/% Time
    AlexNet 98.70 9min18s
    GoogLeNet 86.67 10min28s
    ResNet 96.43 9min04s
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-29
  • 修回日期:  2020-10-24
  • 刊出日期:  2021-05-22

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