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基于深度学习的金属腐蚀检测与分类研究

基于深度学习的金属腐蚀检测与分类研究

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作者：贾志通烟台大学

学位级别：硕士

腐蚀是导致金属结构损坏的主要原因之一,严重的金属腐蚀会给工程结构造成巨大破坏,并可能导致严重的安全事故。由于金属腐蚀具有形状不规则、等级界限不清晰、背景原因复杂、所处环境各异等特点,现有检测与分类技术难以满足实际生产生... 详细信息

腐蚀是导致金属结构损坏的主要原因之一,严重的金属腐蚀会给工程结构造成巨大破坏,并可能导致严重的安全事故。由于金属腐蚀具有形状不规则、等级界限不清晰、背景原因复杂、所处环境各异等特点,现有检测与分类技术难以满足实际生产生活的需求。针对以上问题,本文基于深度学习,开展金属腐蚀的智能化检测与分类的研究。主要内容如下:（1）为了克服缺少数据集的问题,通过人工拍摄和无人机采集的方式,获取了1568张沿海基础设施腐蚀的原始图像;并进一步对采集的金属腐蚀图像进行了数据处理、数据增强、等级划分、目标标注等工作,构建了一个包含11571张图像的金属腐蚀分类数据集和一个包含13500张图像的金属腐蚀检测数据集。（2）沿海基础设施的金属腐蚀的分类面临着腐蚀形状不规则、等级间差异不明显和样本数量不足等问题。针对以上问题,本文提出了CMC-Res Net50金属腐蚀分类模型。首先,通过对比实验选用了Meta-ACON作为CMC-Res Net50中Conv Block和ID Block的激活函数。其次,在Conv Block和ID Block中引入了无参数注意力机制。最后,利用改进的模型在构建的金属腐蚀分类数据集上进行了测试。实验结果显示,CMC-Res Net50取得了98.44%的分类准确率,在解决金属腐蚀的分类问题方面优于其它模型。（3）为了解决目前沿海基础设施的金属腐蚀检测工作中工作量大、主观性强、效率低的问题。本文提出了Corrosion-yolov5s金属腐蚀检测模型,满足对沿海基础设施进行快速、准确的金属腐蚀检测。首先,通过拓展yolov5s的检测尺度,使模型能有效适应金属腐蚀区域的多尺度变化。其次,利用坐标注意力机制设计了C3CA模块,构建了B-PANet特征融合网络,加强对金属腐蚀局部特征的提取和融合。最后,使用金属腐蚀检测数据集对Corrosion-yolov5s进行了实验验证。结果表明,Corrosion-yolov5s的精确率、召回率、F分数和m AP分别为90.2%、90.8%、90.5%和95.5%。（4）为了解决模型参数量较大、模型复杂度高的问题,使模型利于在计算资源有限的轻量级设备上进行部署,本文提出了面向轻量级设备的lc-yolov5s金属腐蚀检测模型。首先,保留Corrosion-yolov5s的多尺度检测策略,保证了对各种尺度的金属腐蚀区域的适应性。其次,设计了DssC模块,在保持模型检测性能的同时使模型更加轻量化。最后,为了减少模型的参数量和计算量,设计了C48-PANet特征融合网络。实验结果显示,lc-yolov5s的精确率、召回率、F分数和m AP分别为92.8%、89.2%、91.0%和95.2%。同时,与原yolov5s相比,lc-yolov5s的模型大小、参数量和浮点运算量分别减少了43.4%、45.6%和50.6%。此外,本研究还对面向轻量级终端的lc-yolov5s进行了封装,开发了一个金属腐蚀检测服务系统。该系统为用户提供了一整套完整的金属腐蚀图像采集与存储、金属腐蚀标准查询、金属腐蚀检测等功能,为更深入地开展金属腐蚀的检测研究提供了支持。

关键词：金属腐蚀深度学习图像分类目标检测 CMC-ResNet50 Corrosion-yolov5s lc-yolov5s

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