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文档简介
本发明提供了一种基于实例分割模型的CT针对不同的缺陷类型根据分割后的图像进行对2S5、根据所述断面缺陷尺寸和所述缺陷类型生成所3.如权利要求2所述的基于实例分割模型的CT探iS415、将所有断面层的所述裂纹缺陷的轴向深度di相加得到所述裂纹缺陷的轴向长度4.如权利要求2所述的基于实例分割模型的CT探伤辅助方法,其S423、将相邻两个所述断面层的所述脱粘缺S424、判断所述重叠处理后的所述脱粘缺陷5.如权利要求4所述的基于实例分割模型的CT探36.如权利要求1至5中任一项所述的基于实例分割模型的CT探伤辅助方法,其特征在括通过CBAM改进骨干网络、通过ASF改进颈部网络和通过增加特征提取过程改进分割检测7.如权利要求1至5中任一项所述的基于实例分割模型的CT探伤辅助方法,其特征在S54、根据所述存在缺陷故障的结论和缺陷符合验收标准的结论生成所述发动机药柱8.如权利要求7所述的基于实例分割模型的CT探伤辅4[0004]本发明所要解决的技术问题是如何提升通过CT进行缺陷尺寸计算时的精度和效[0006]相对于现有技术,本发明的基于实例分割模型的CT探伤辅助方法的有益效果包5i式包括通过CBAM改进骨干网络、通过ASF改进颈部网络和通过增加特征提取过程改进分割6S54、根据所述存在缺陷故障的结论和缺陷符合验收标准的结论生成所述发动机S55、通过预设的缺陷程度排序算法,在所述断面CT扫描图像选取预设数量的图7模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。发动机药柱内部断面缺陷尺寸计算,基于实例分割模型的CT探伤辅助方法包括以下步骤:寸和缺陷类型生成发动机药柱的内部断面缺8应的断面缺陷尺寸计算,便于针对不同的缺陷类型根据分割后的图像进行对应的尺寸计i9据St=Lt*Dt来计算得到每个断面层的每个脱粘缺陷的面积St,实现对每个脱粘缺陷尺寸的出每张图片中的所有脱粘缺陷mask图像,将图像1中的所有脱粘记为mask11,mask12……mask1和mask2,图像3中的mask4缺陷同属一个脱粘缺陷;计算脱粘面积。对于脱粘缺陷改进骨干网络、通过ASF改进颈部网络和通过增加特征提取过程改进分割检测头中的至少力模块增强的特征表示能力使得CNN能够更准确地识别和分类图像中的对象,从而提高了尺寸与预设缺陷标准进行对比,在符合预设缺陷标准时既可生成缺陷符合验收标准的结[0048]在本可选实施例中或本发明的其他可选实施例中,为了避免操作遗漏,如图7所其一是对于基于UltralyticsYOLO官方提供的裂纹分割公共数据集,包含3717张尺寸为尺寸目标(大型图像上的小尺寸裂纹)和较小数据集时(数据集中部分类别数量低于500张实例分割模型在大尺寸图像特征信息提取精度上展现出更为显著的性能提升。[0050]示例地,一方面,采用UltralyticsYOLO官方提供的Roboflow裂缝分割数据集4090D显卡,把训练集分别输入原版YOLOv8_seg模型和改进YOLOv8_ACE模型进行500轮迭代参数选择默认。通过最终数据可得出,本发明的实例分割模型比原版YOLOv8_seg模型在分割效果上有明显的提升。[0051]另一方面,采用某型号火箭发动机药柱的CT扫描断面影像作为本模型的实验样[0052]需要说明的是,YOLOv8模型以其轻量化特性而著称,包含5个不同尺度比例的进得到的实例分割模型在工业应用中具有显著的成访问模块可配合工作,根据人机交互指令通过网线以及交换机分别与CT探伤上位机和EMS分析工作的效率和适应性。同时,该项技术也可推广至数字化X射线摄影系统(Digital[0059]本实施例中的计算机存储介质的技术效果与上述的基于实例分割模型的CT探伤
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