Повышение точности локализации и классификации дефектов при ультразвуковом контроле на основе архитектуры R-CNN

Московский Государственный Технический Университет им. Н.Э.Баумана (МГТУ им. Н.Э.Баумана)

7 - Технологии сварки и диагностики

Шестой (специалитет)

Ремизов Андрей Леонидович (Кандидат наук, Доцент, МГТУ им. Н. Э. Баумана, кафедра "Сварка, диагностика и специальная робототехника")

Анализ ультразвуковых сканов traditionally выполняется дефектоскопистом, что субъективно. Предложено применять компьютерное зрение для объективизации. В отличие от предыдущего подхода на YOLOv5, в работе используется двухэтапная архитектура R-CNN. Механизм Region Proposal Network (RPN) повышает точность локализации и классификации дефектов. Разработанный алгоритм эффективно распознает несплошности на сканах УЗК, снижая субъективность заключений по результатам контроля.