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作者：王亚州;李巍;胡鹏成;叶志伟;孙琦;
单位：福建宁德核电有限公司;西安热工研究院有限公司;
摘要：核反应堆压力容器表面质量是保证设备安全的重要因素,必须进行定期表面检测。核反应堆压力容器表面缺陷图像的背景复杂,缺陷尺寸小,进行人工视觉检测时,存在效率低、视觉疲劳、容易漏检等现象。因此,提出了一种基于改进YOLOv7算法检测核反应堆压力容器表面划痕缺陷的方法。针对微小划痕缺陷容易漏检的问题,在YOLOv7的特征融合网络中添加小目标检测头。为了减少计算量,用深度可分离卷积替换主干网络和特征融合网络中的卷积模块。为了加速模型收敛,将SIoU损失函数替换CIoU函数。减少了模型计算量和增加模型收敛速度,提高了改进YOLOv7算法在现场应用的实时性。实验结果表明,基于改进的YOLOv7算法缺陷检测mAP@0.5可以达到71.3%,比常规YOLOv7提高了11.1%,模型计算量减少了76.8%。改进YOLOv7算法对于金属表面细小划痕,具有较高置信度,能够有效地检测出小尺寸划痕缺陷。
关键词：表面缺陷;;YOLOv7算法;;目标缺陷检测;;深度可分离卷积
基金资助：中广核集团科技项目反应堆压力容器内表面缺陷尺寸远程测量技术研发(3100173072)资助
