論文の概要: Deep Learning Based Steel Pipe Weld Defect Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14907v1
- Date: Fri, 30 Apr 2021 11:15:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 20:27:03.341776
- Title: Deep Learning Based Steel Pipe Weld Defect Detection
- Title(参考訳): 深層学習による鋼管溶接欠陥検出
- Authors: Dingming Yang, Yanrong Cui, Zeyu Yu and Hongqiang Yuan
- Abstract要約: 鋼管溶接欠陥検出分野に適用するために, 最先端の単段物検出アルゴリズム YOLOv5 を提案する。
実験の結果, 鋼管溶接欠陥検出にyolov5を適用すると精度が大幅に向上し, マルチクラス化作業が完了し, リアルタイム検出の基準を満たした。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Steel pipes are widely used in high-risk and high-pressure scenarios such as
oil, chemical, natural gas, shale gas, etc. If there is some defect in steel
pipes, it will lead to serious adverse consequences. Applying object detection
in the field of deep learning to pipe weld defect detection and identification
can effectively improve inspection efficiency and promote the development of
industrial automation. Most predecessors used traditional computer vision
methods applied to detect defects of steel pipe weld seams. However,
traditional computer vision methods rely on prior knowledge and can only detect
defects with a single feature, so it is difficult to complete the task of
multi-defect classification, while deep learning is end-to-end. In this paper,
the state-of-the-art single-stage object detection algorithm YOLOv5 is proposed
to be applied to the field of steel pipe weld defect detection, and compared
with the two-stage representative object detection algorithm Faster R-CNN. The
experimental results show that applying YOLOv5 to steel pipe weld defect
detection can greatly improve the accuracy, complete the multi-classification
task, and meet the criteria of real-time detection.
- Abstract(参考訳): 鋼管は、石油、化学、天然ガス、シェールガスなどの高圧・高圧のシナリオで広く使用されている。
鋼管に何らかの欠陥がある場合、深刻な有害な結果をもたらす。
パイプ溶接欠陥検出と同定にディープラーニングの分野でオブジェクト検出を適用することで、検査効率を効果的に向上し、産業オートメーションの開発を促進することができる。
前者は従来のコンピュータビジョン法を用いて鋼管溶接継手の欠陥を検知した。
しかし,従来のコンピュータビジョン手法は先行知識に頼って単一特徴量で欠陥を検出できないため,ディープラーニングがエンドツーエンドであるのに対して,多欠陥分類のタスクを完了させることは困難である。
本稿では, 鋼管溶接欠陥検出の分野において, 最先端の単段物体検出アルゴリズム YOLOv5 を提案し, 2段代表物体検出アルゴリズム Faster R-CNN と比較した。
実験の結果, 鋼管溶接欠陥検出にyolov5を適用すると精度が大幅に向上し, マルチクラス化作業が完了し, リアルタイム検出の基準を満たした。
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