基于不均衡卷积特征提取的燃料棒焊缝缺陷检测方法
核燃料棒在反应堆运行中面临极端服役环境，其包壳管与端塞焊缝的精密检测是核安全的重要保障措施。针对真实缺陷发生概率低、X射线成像设备成本高等原因造成高质量的训练数据集缺乏，以及现有模型难以满足实时性检测需求等问题，本文设计了一种基于不均衡卷积特征提取的智能缺陷检测算法，通过在边界回归损失函数中引入距离注意力机制，构建基于不均衡卷积的特征提取主干网络，获得了具有高检测精度和良好实时性的检测模型YOLOv8n-WIOU-Fasternet，解决缺陷特征不均衡导致的检测模型精度有限和稳定性差的问题。通过自行采集的500支燃料棒的X射线数字成像（Digital Radiography，DR）图像，制成一...
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| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Science Press
2025-06-01
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| Series: | He jishu |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.sciengine.com/doi/10.11889/j.0253-3219.2025.hjs.48.250187 |
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