公开(公告)号：CN119540257A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411608884.9

申请日：2024-11-12

Applicant: 东北大学

Inventor： 宋克臣 ,  崔文琦 ,  张宇 ,  冯虎 ,  颜云辉

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种面向螺旋钢管焊缝内部极小缺陷的细粒度分割方法，涉及基于机器视觉的无损检测技术领域。该方法在面对静态场景下螺旋钢管焊缝内部极小缺陷难以判别的情况下，构建细粒度极小缺陷分割网络模型，包括特征提取网络、语义判别编码器、对比转换机制、渐进迭代解码策略及若干个卷积模块，设计了一种语义判别体系结构，以语义为导向自适应初始化特征，缓解缺陷规模差异；引入对比转换机制对缺陷特征进行动态优化；最后，采用渐进迭代解码策略对融合后的特征图进行细粒度像素级分割。该方法在样本类别分布不平衡、极小缺陷分布密集、像素冗余和背景干扰等不利场景下仍能取得良好分割效果，并且有效提高了网络的分割性能。

公开(公告)号：CN117541792A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311634481.7

申请日：2023-12-01

Applicant: 东北大学

Inventor： 宋克臣 ,  冯虎 ,  颜云辉 ,  崔文琦 ,  李骏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供一种面向管道内表面缺陷图像的跨粒度小样本分割方法，涉及基于机器视觉的无损检测技术领域。该方法的核心思路是：在面对无缝钢管道内表面缺陷类别和数量稀疏的情况下，构建跨粒度小样本分割网络模型，包括：特征提取网络，支持集先验模块、支持集注意力模块、三联体原型模块、多尺度细化解码器、以及若干个卷积模块；采用多维支持集特征图聚合策略，全面激活缺陷支持集图像中的缺陷信息；利用特征融合方法将多维支持集特征图与查询集特征图进行融合；使用多尺度细化解码器来对融合后的特征图进行特征解码后用卷积分割头进行分割。本发明方法在样本类别少、样本数量不足以及缺陷类间相似度高等不利场景下仍能取得良好分割效果。

公开(公告)号：CN115656213A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211309417.7

申请日：2022-10-25

Applicant: 东北大学

Inventor： 宋克臣 ,  冯虎 ,  颜云辉 ,  纪莹莹

IPC: G01N21/954 ,  G01N21/01 ,  G01C21/00

Abstract: 一种小型钢管内壁表面缺陷全方位智能检测装置，属于管道内壁缺陷检测技术领域，包括引导避障单元、行走驱动单元及全方位缺陷检测单元；引导避障单元、行走驱动单元和全方位缺陷检测单元由前至后顺序分布；引导避障单元与行走驱动单元之间、行走驱动单元与全方位缺陷检测单元之间均通过快速连接单元进行衔接。本发明的小型钢管内壁表面缺陷全方位智能检测装置，与传统的依靠人工方式握持长杆进行缺陷检测相比，不受钢管长度的影响，检测装置在钢管内的行进速度和行进深度可远程遥控设定，行进过程中可实现全方位缺陷检测，降低检测难度的同时大幅度提高检测效率，缺陷检测的可靠性得到大幅度提高，同时可满足不同管径钢管的检测需要。