文档名：基于改进YOLOX的地铁列车焊接质量检测
摘要：车体作为地铁列车的主要承载结构,主要依靠数量庞大的基础件组焊而成,其在列车运行中承受着巨大的冲击载荷,因此对焊接质量提出了更高的要求.实际焊接过程中焊接工艺复杂、焊接技术不一,导致了焊接缺陷的产生.焊接缺陷会降低车体的强度和刚度,危害地铁列车的运行安全.现有的焊接质量检测技术存在智能化水平不高、检测效率低的问题.针对上述问题,提出一种基于改进YOLOX的列车车体焊接质量智能检测方法.首先,利用相控阵超声波检测仪采集焊缝缺陷图像,制作焊接缺陷数据集.然后,为提高YOLOX的检测性能,弥补YOLOX在检测精度和速度方面的不足,引入了跨阶段分部网络(Cross-stagePartialDarkNetwork,CSPDarkNet)、密集连接网络(DenselyConnectedNetwork,DCN)、加权双向金字塔网络(BidirectionalFeaturePyramidNetwork,BiFPN)和自适应空间融合网络(AdaptivelySpatialFeatureFusion,ASFF),建立基于改进的YOLOX的地铁列车车体焊接质量检测模型,提高了焊缝缺陷特征提取和多尺度特征融合的能力.最后,利用改进的YOLOX模型对焊接缺陷数据集进行训练和测试,通过实验验证所提方法的有效性和可行性.实验结果表明,改进的YOLOX模型对于焊接缺陷的检测精度达到97.30％,检测速度达到78.4fps,与主流检测网络FasterR-CNN和YOLOV5相比,在检测精度和检测速度方面具有更大的优势.研究成果能够满足地铁列车焊接质量检测的需求,实现焊接缺陷的智能检测和缺陷类型的智能判断.
作者：马瑞 贺德强 贺岁球 陈彦君 靳震震 单晟 Author：MARui HEDeqiang HESuiqiu CHENYanjun JINZhenzhen SHANSheng
作者单位：广西大学机械工程学院,广西南宁530004中车株洲电力机车研究所有限公司,湖南株洲412001
刊名：铁道科学与工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalofRailwayScienceandEngineering
年，卷(期)：2023, 20(10)
分类号：U279.4
关键词：地铁列车 焊接缺陷 无损检测 相控阵超声波检测 深度学习
Keywords：metrotrain weldingdefects nondestructivetesting phasedarrayultrasonictesting deeplearning
机标分类号：TG441.7TP311TP273
在线出版日期：2023年11月22日
基金项目：国家自然科学基金，广西创新驱动发展专项项目基于改进YOLOX的地铁列车焊接质量检测[
期刊论文] 铁道科学与工程学报--2023, 20(10)马瑞 贺德强 贺岁球 陈彦君 靳震震 单晟车体作为地铁列车的主要承载结构,主要依靠数量庞大的基础件组焊而成,其在列车运行中承受着巨大的冲击载荷,因此对焊接质量提出了更高的要求.实际焊接过程中焊接工艺复杂、焊接技术不一,导致了焊接缺陷的产生.焊接缺陷会...参考文献和引证文献
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