基于ECA-UNet的GH...169高温合金组织缺陷检测_姜军强.pdf

《基于ECA-UNet的GH4169高温合金组织缺陷检测》讲解了针对传统分割算法在金属组织缺陷分割中存在的问题，提出了一种结合迁移学习和通道注意力机制的改进UNet网络结构（ECA-UNet），用于实现GH4169高温合金组织缺陷图像的精准分割与检测。文中指出，传统的机器视觉检测方法鲁棒性较差，容易受到噪声和伪缺陷干扰。而深度学习中的卷积神经网络具有强大的特征提取能力，在不同领域的缺陷检测中得到了广泛应用。为了解决传统UNet网络在缺陷边缘欠分割及边缘分割不连续的问题，作者引入了迁移学习，将预训练好的参数迁移到新的网络结构中，并通过密集连接和通道注意力模块优化跳跃连接，使网络能够更准确地分割缺陷。同时，采用混合损失函数解决正负样本不均衡的问题。实验结果表明，相比其他优秀算法，该方法在多个评价指标上均有显著提升，证明了其在金属内部组织缺陷检测方面的有效性。

《基于ECA-UNet的GH4169高温合金组织缺陷检测》适用于航空工业、核电设备制造等领域，特别是涉及GH4169高温合金零部件生产的企业。该技术可以帮助这些企业在锻造工艺过程中对金属内部组织缺陷进行高效、精准的检测，从而提高产品质量，减少因应力集中导致的功能失效风险。此外，该方法也可应用于其他需要精确分割和检测金属材料缺陷的领域，如钢铁行业和机械制造业，有助于提升相关行业的自动化水平和检测精度。