一种基于改进YOLOv8的X射线焊缝缺陷检测方法技术

本发明专利技术针对目前X射线焊缝缺陷检测存在检测速度慢、并且存在漏检、误检、检测精度低等问题，提出了一种基于改进YOLOv8的x射线焊缝缺陷检测方法。首先改进EMA注意力，在EMA中加入多尺度池化模块，提高模型对不同尺度焊缝缺陷的检测能力，并将改进后的EMA添加到模型的主干网络；其次，提出一种SimSPPF_Avg模块，增强边缘信息的提取，提高对缺陷定位的精度；然后，引入DualConv来代替传统卷积，将颈部的C2f模块改进为轻量化的C2f_Dual，减小模型的参数量和计算量。最后，将CIoU边界框损失函数替换为WIoU边界框损失函数，提高模型对低质量焊缝数据的泛化能力。最终改进后的模型与原YOLOv8模型相比检测精度有了显著的提升，并且参数量和总浮点运算量都有所下降，在提升精度的同时降低了模型的参数量，能够满足实际工业中x射线焊缝缺陷检测的实时性要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及深度学习中的目标检测技术，具体地，涉及一种基于改进yolov8的x射线焊缝缺陷检测方法。

技术介绍

1、焊接技术在现代工业中被广泛应用，对现代工业生产非常重要，并在国内制造业中占重要战略地位。在焊接过程中，可能会尝试类似裂纹、夹渣、未熔合、未焊透和气孔等缺陷。这些缺陷会对工业生产造成影响，甚至可能会引起安全事故。因此，在焊接完成后必须进行缺陷检测。缺陷检测能识别出焊接所产生的各种缺陷，通过准确地检测到这些缺陷，从而采取修复措施。及时的缺陷检测和修复不仅有助于降低生产成本，为工业生产过程提供了保障，而且还减少了因焊接缺陷导致的事故和故障。

2、目前，焊缝内部缺陷通常使用x射线检测方法，因为其成像简单且不会损坏工件。操作人员通过观察x射线图像来判断产品是否存在缺陷。为了确保产品的零缺陷质量，所有焊缝及热影响区的x射线图像都需要进行评定。随着新型焊接技术的应用和焊缝工艺、焊接装备的改进，焊缝内部缺陷率逐渐降低。然而，人工评定过程中，大部分时间都花在查看无缺陷图像上，导致操作人员劳动强度大、效率低。

3、因此，迫切需要计算机辅本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进YOLOv8的X射线焊缝缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的X射线焊缝缺陷检测方法，其特征在于：步骤S1构建X射线焊缝缺陷图像数据集的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的X射线焊缝缺陷检测方法，其特征在于：步骤S2中对图像预处理和数据增强的步骤为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的X射线焊缝缺陷检测方法，其特征在于，步骤S3构建基于改进YOLOv8的X射线焊缝缺陷检测模型具体步骤如下：

5.根据权利要求4所述的基于改进YOLO...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进yolov8的x射线焊缝缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的x射线焊缝缺陷检测方法，其特征在于：步骤s1构建x射线焊缝缺陷图像数据集的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的x射线焊缝缺陷检测方法，其特征在于：步骤s2中对图像预处理和数据增强的步骤为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的x射线焊缝缺陷检测方法，其特征在于，步骤s3构建基于改进yolov8的x射线焊缝缺陷检测模型具体步骤如下：

5.根据权利要求4所述的基于改进yolov8的x射线焊缝缺陷检测模型，其特征在于：在步骤s31中，所述的ema_mul模块所做的改进分为两个方面：(1)将3×3的卷积核替换为5×5的卷积核，以扩大感受野，从而捕捉到更大的空间范围内的特征；(2)将3×3卷积后的平均池化操作改为使用不同大小的池化核(2x2,4x4,6x6,8x8)对输入特征图进行池化操作；这样可以通过多尺度池化进一步丰富特征图的多尺度信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小银，秦梦媛，李冠雄，王曙燕，孙家泽，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：