激光与红外

作者：王红梅

单位：1.山西工程技术学院,山西 阳泉 045000；2.中北大学,山西 太原 030000；

关键词：交叉焊缝;表面裂纹;红外成像;DenseNet网络;缺陷检测

基金：山西省教育厅“人工智能程序设计”课程教学设计的探索与研究项目(No.J20221252)资助。

交叉焊缝结构复杂,连接方式不同于对接焊缝,易出现裂纹缺陷。焊缝外形轮廓漏磁信号与缺陷信号叠加,使基于电磁信号的检测方法难以提取裂纹特征,增加检测难度。为此提出基于DenseNet网络的红外成像检测方法,采用红外成像装置扫描交叉焊缝生成红外图像,可避免信号叠加问题。将图像输入由密集块、平均池化层等构成的DenseNet模型,能有效提取裂纹缺陷特征。针对100个不同材质的交叉焊缝试件展开测试与评估,实验结果显示,该方法能够更清晰地呈现大部分裂纹缺陷,且仅有一次误将61号试件交叉焊缝表面上的气孔检测成了裂纹,且最大计算量不超过25FLOPs,具有较高的准确性与轻量级。

来源：2025年第8期

《激光与红外》期刊编辑部

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