一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及化工故障检测领域，公开一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，具体方法包括：首先，获取管道表面缺陷数据集；其次，随机划分训练集、验证集和测试集；然后，改进胶囊网络，在传统胶囊网络的架构中融合动态蛇形卷积、像素注意力导向融合模块、通道自注意力模块和基于变分贝叶斯的路由算法；接着，使用训练集数据和验证集数据来分别训练模型和优化模型参数，并保存最佳模型；最后，使用测试集对训练好的模型性能进行测试，得出识别结果。本发明专利技术优化和扩展了胶囊网络架构，提高胶囊网络识别管道表面缺陷的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及化工故障检测领域，具体涉及一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法。

技术介绍

1、随着工业的快速发展，管道作为重要的传输工具，被广泛应用于各种流体介质，如水、石油、气体等的输送。然而，由于管道长期受到流体介质、外部环境以及内部压力等因素的影响，其表面可能会出现各种缺陷，如裂纹、腐蚀、磨损等。这些缺陷不仅会影响管道的正常使用，严重时还可能导致泄漏、爆炸等安全事故。因此，对管道表面缺陷进行及时、准确的识别，对于保障工业生产和公共安全具有重要意义。

2、传统的管道表面缺陷识别方法，如目视检查、超声波检测、x射线检测等，虽然在一定程度上能够发现管道表面的缺陷，但存在诸多局限性。例如，目视检查依赖于人工的经验和判断，存在主观性和效率低下的问题；超声波检测和x射线检测虽然精度较高，但设备昂贵、操作复杂，且对检测环境有一定要求，难以大规模应用于所有管道的检测工作。

3、近年来，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉和深度学习的管道缺陷识别方法逐渐受到关注。其中，胶囊网络(capsule network，capsnet)本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，随机划分训练集、验证集和测试集时，使用随机数生成器来确保划分的随机性，设置训练集、验证集和测试集的比例为6:2:2,将划分后的训练集、验证集和测试集分别保存到不同的文件中。

4.根据权利要求1所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2胶囊网络结构包括：卷积层、初级胶囊层、数字胶囊层...

【技术特征摘要】

1.一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，随机划分训练集、验证集和测试集时，使用随机数生成器来确保划分的随机性，设置训练集、验证集和测试集的比例为6:2:2,将划分后的训练集、验证集和测试集分别保存到不同的文件中。

4.根据权利要求1所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2胶囊网络结构包括：卷积层、初级胶囊层、数字胶囊层和动态路由；

5.根据权利要求1或4所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述dsconv动态调整卷积核形状和大小，其具体工作原理为：

6.根据权利要求5所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述dsconv使用迭代策略确保卷积核不过度偏离缺陷区域。

7.根据权利要求1或4所述的一种改进胶囊网络的管道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述pag在学习管道表面缺陷的特征时，进行有效的特征融合，像素注意力导向融合模块pag通过计算两个分支对应像素特征向量的积,两个分支分别为a分支和b分支，并运用...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴金花，沈骞，张宇翔，徐寅，臧建东，李易，张磊，刘世豪，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：