Page 100 - 《应用声学)》2023年第5期
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                                                                   mentation[J]. Computer Vision and Pattern Recognition.
             4 结论                                                  USA: IEEE, 2014: 580–587.
                                                                [10] 龚禧, 曹长荣. 基于卷积神经网络的植物叶片分类 [J]. 计算机
                 本文将基于注意力机制的 Faster-RCNN 网络                        与现代化, 2014(4): 12–15, 19.
             应用于超声相控阵 D 扫图 PE 管热熔对接接头缺陷                            Gong Dingxi, Cao Changrong. Plant leaf classification
             检测。以 ResNet50+FPN 为骨干网络,通过应用轻                         based on CNN[J]. Computer and Modernization, 2014(4):
                                                                   12–15, 19.
             量级通道注意力机制和空间注意力机制,显著增
                                                                [11] Song H O, Girshick R, Zickler S, et al. Generalized sparse-
             强了神经网络对小缺陷的学习能力。试验结果表                                 let models for real-time multiclass object recognition[J].
             明,改进的Faster-RCNN网络框架相较于SSD网络                          IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine In-
             框架更适合应用于超声相控阵 D扫图 PE 管接头内                             telligence, 2015, 37(5): 1001–1012.
                                                                [12] Ren S Q, He K M, Girshick R, et al. Faster R-CNN:
             部缺陷检测。与现有的目标检测模型相比,改进的                                towards real-time object detection with region proposal
             Faster-RCNN 网络具有更好的检测能力和更少的                           networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis &
             训练损失,同时对小缺陷的检测能力有了显著提高。                               Machine Intelligence, 2017, 39(6): 1137–1149.
                                                                [13] Meng M, Chua Y J, Wouterson E, et al. Ultrasonic signal
             在后续的研究中,将收集更多的 PE 管接头内部缺
                                                                   classification and imaging system for composite materials
             陷超声相控阵数据图,并使用更多不同的网络方法,                               via deep convolutional neural networks[J]. Neurocomput-
             提高对超声相控阵PE管道接头内部缺陷的识别。                                ing, 2017, 257: 128–135
                                                                [14] 万陶磊, 常俊杰, 曾雪峰, 等. 一种基于小波包和 PCA 的超声
                            参 考     文   献                          缺陷识别方法 [J]. 失效分析与预防, 2019, 14(3): 141–146.
                                                                   Wang Taolei, Chang Junjie, Zeng Xuefeng, et al.  An
              [1] 秦胤康. 核电站高密度聚乙烯管道热熔接头的超声相控阵检
                                                                   ultrasonic defect identification method based on wavelet
                 测研究 [D]. 杭州: 浙江大学, 2019.                          packet and PCA[J]. Failure Analysis and Prevention,
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                 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2021.                            [15] 张重远, 岳浩天, 王博闻, 等. 基于相似矩阵盲源分离与卷积
              [3] 黄跃鑫, 钟舜聪, 伏喜斌. 聚乙烯管道电熔接头的超声相控阵
                                                                   神经网络的局部放电超声信号深度学习模式识别方法 [J]. 电
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                                                                   网技术, 2019, 43(6): 1900–1907.
                 Huang Yuexin, Zhong Shuncong, Fu Xibin. Ultrasonic  Zhang Chongyuan, Yue Haotian, Wang Bowen, et al.
                 phased array imaging and automatic identification of de-  Pattern recognition of partial discharge ultrasonic signal
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                                                                   based on similar matrix BSS and deep learning CNN[J].
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                                                                   Power System Technology, 2019, 43(6): 1900–1907.
                 119–123, 134.
                                                                [16] 刘卫朋, 山圣旗, 王睿, 等. 一种基于卷积神经网络 X 射线焊
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                 destructive Testing, 2018, 40(8): 61–66.
                                                                   管图像分割方法: 东莞, CN111862056A[P]. 2020-10-30.
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                                                                   cotton[J]. Cotton Textile Technology, 2022, 50(5): 37–41.
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