基于Transformer蒸馏模型的核电管道X射线探伤图像缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了基于Transformer蒸馏模型的核电管道X射线探伤图像缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1、对获取扫描的核电管道X射线探伤图像进行预处理；步骤2、构建Transformer蒸馏模型；步骤3、构建教师模型分支；步骤4、训练Transformer蒸馏模型及教师模型分支；步骤5、使用训练好的模型对经过预处理后的待检测的X射线探伤图像进行检测。有益效果：本发明专利技术提供了一种深度学习模型，实现基于轻量化Transformer蒸馏模型的核电管道X射线探伤图像缺陷检测，为评片人员对X射线探伤图像缺陷区域实现快速的分类与评定提供有效辅助手段。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，具体涉及基于transformer蒸馏模型的核电管道x射线探伤图像缺陷检测方法。

技术介绍

1、核能是一种经济、安全、可靠、清洁的能源，核电将核能转化成电能，是常见的利用核能的方式，安全性是发展核电的重要制约因素。虽然核电厂在生产、检查验收以及安装焊接时会采取严格的控制，但仍然避免不了在材料内部以及焊接连接部位存在内部缺陷，会逐渐缓慢地萌生、扩展并长大，逐步形成表面、贯穿裂纹，并最终发生破裂。这将会严重威胁到周建筑结构、核电安全设备和工作人员的安全，甚至会带来核泄漏等严重的次生灾害。因此，针对核岛装备产品探伤检测的研究非常必要。

2、目前，常用的探伤检测方法是x射线探伤，在射线检测时，需要人工确定每一张x射线探伤图像中缺陷区域的位置和形状，从初评到复评，人工检测的方法使得相关评片人员工作量巨大，不仅需耗费大量的人力物力财力，增加了生产的时间成本，同时还潜藏着准确率不高的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的克服现有技术的不足，提供一种深度学习模型，实现基于轻量化tran本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Transformer蒸馏模型的核电管道X射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于Transformer蒸馏模型的核电管道X射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于：所述图像块特征提取模块包括三层卷积层、两层批归一化层和两层ReLU激活层，所述ReLU激活层紧跟批归一化层，且批归一化层和ReLU激活层位于相邻两层卷积层之间。

3.根据权利要求2所述的基于Transformer蒸馏模型的核电管道X射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于：第三层卷积层的输出特征与第一层ReLU激活层的输出特征相加，形成一组跳跃连接。

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【技术特征摘要】

1.基于transformer蒸馏模型的核电管道x射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于transformer蒸馏模型的核电管道x射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于：所述图像块特征提取模块包括三层卷积层、两层批归一化层和两层relu激活层，所述relu激活层紧跟批归一化层，且批归一化层和relu激活层位于相邻两层卷积层之间。

3.根据权利要求2所述的基于transformer蒸馏模型的核电管道x射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于：第三层卷积层的输出特征与第一层relu激活层的输出特征相加，形成一组跳跃连接。

4.根据权利要求1所述的基于transformer蒸馏模型的核电管道x射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于：所述序列压缩多头自注意力模块包括依次连接的序列压缩多头自注意力层、第一层标准化层、多层感知器、第二层标准化层。

5.根据权利要求4所述的基于transformer蒸馏模型的核电管道x射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于：所述序列压缩多头自注意力层先使用三层线性层将图像块特征提取模块的输出特征映射为查询序列、键序列和值序列，键序列和值序列再各经过一层卷积层进行序列压缩，然后基于查询序列和压缩后的键序列和值序列进行多头自注意力计算。

6.根据权利要求4所述的基于transformer蒸馏模型的核电管道x射线探伤图像缺陷检测方法，其特征在于：所述第一层标准化层的输出特征和序列压缩多头自注意力层的输入特征相加，第二层标准化层的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：许文达，张文伟，陈国仓，逄文华，高璐，许传军，王寅，冯倩，
申请(专利权)人：烟台市标准计量检验检测中心国家蒸汽流量计量烟台检定站，烟台市质量技术监督评估鉴定所，
类型：发明
国别省市：