Page 89 - 《应用声学》2025年第1期

第 44 卷 第 1 期 方春华等： 高压电缆终端铅封缺陷超声图像卷积神经网络识别 85

2.0 2.0
1.8 1.8
1.555747
1.6 1.6 1.411817
1.4 1.4
૯ܿϙ 1.2 ૯ܿϙ 1.2
1.0
1.0
0.8
0.6 0.8
0.6
0.4 0.4
0.003921
0.2 0.2 0.008435
0 0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
ᤖ̽൓஝ ᤖ̽൓஝
(a) Ԅሥ಩஝ᄬ7f7 (b) Ԅሥ಩஝ᄬ9f9
2.0 2.0
1.930531
1.8 1.8 1.642806
1.6 1.6
1.4 1.4
1.2 1.2
૯ܿϙ 1.0 ૯ܿϙ 1.0
0.8
0.8
0.6 0.6
0.4 0.090833 0.4 0.032772
0.2 0.2
0 0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
ᤖ̽൓஝ ᤖ̽൓஝
(c) Ԅሥ಩஝ᄬ11f11 (d) Ԅሥ಩஝ᄬ13f13
图 8 不同卷积核数目损失值变化曲线
Fig. 8 The change curve of the loss value of different convolution kernel numbers

100 100
90 90
80 100% 80 100%
70 70
юᆸဋ/% 50 31.03% юᆸဋ/% 50
60
60
40
40
30 30 27.59%
20 20
10 10
0 0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
ᤖ̽൓஝ ᤖ̽൓஝
(a) Ԅሥ಩஝ᄬ7f7 (b) Ԅሥ಩஝ᄬ9f9
100 100
90 90
80 80 96.55%
95.58%
70 70
60
60
юᆸဋ/% 50 юᆸဋ/% 50
40
40
30 30
27.59% 17.24%
20 20
10 10
0 0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
ᤖ̽൓஝ ᤖ̽൓஝
(c) Ԅሥ಩஝ᄬ11f11 (d) Ԅሥ಩஝ᄬ13f13
图 9 不同卷积核数目准确率变化曲线
Fig. 9 The change curve of the accuracy rate of different convolution kernel numbers