基于红外图像的耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别研究

船舶耐腐蚀材料长期受海水侵蚀会出现不同程度的腐蚀现象,为更好地维护船舶组件,研究基于红外图像的耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别方法。该方法通过设计超声红外图像检测装置,利用该装置采集耐腐蚀船舶材料表面红外图像后,分别使用双边滤波器和自适应边缘补偿方法对耐腐蚀船舶材料表面红外图像进行去噪和边缘增强处理,并以处理后的耐腐蚀船舶材料表面红外图像为基础,使用小波变换方法得到耐腐蚀船舶材料表面缺陷边缘集合点和缺陷位置,实现耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别。研究结果表明,该方法具备较强的耐腐蚀船舶材料表面红外图像降噪和边缘增强能力,并可有效识别大小不同的耐腐蚀船舶材料表面缺陷,应用效果较佳。     

基于改进YOLOv5的船体焊缝缺陷自动检测方法

为解决采用人工手段检测船体焊缝速度慢、准确度低的问题,提出基于改进YOLOv5的船体焊缝缺陷自动检测方法。利用相机采集船体焊缝图像,使用正弦灰度变换对焊缝图像进行处理,避免焊缝图像特征消失,提高正常焊缝与存在缺陷焊缝间的对比度,将处理后焊缝图像作为YOLOv5网络的输入样本,经网络Backbone、Neck以及Head部分处理,输出焊缝缺陷自动检测结果,并使用Ghost Net替换YOLOv5网络主体部分的一般卷积层（CBS）,降低网络进行船体焊缝缺陷检测的计算量和资源消耗量。实验结果表明,采用正弦灰度变换后的图像更加清晰,可突出显示焊缝缺陷特征,提升焊缝缺陷检测结果精准。改进后网络训练损失函数为0.15,平均准确率为98%,可实现不同焊缝位置的缺陷检测。