第51卷第2期2023年1月广州化工GuangzhouChemicalIndustryVol.51No.2Jan.2023AI智能辅助评片系统在RT检测中的应用∗陈俊仰,邓聪,李绪丰,郑俊辉,李明飞(广东省特种设备检测研究院,广东佛山528251)摘要:针对射线检测人工评片方式主观性强、效率低、稳定性差,以及底片资料不易保存、信息管理工作较落后等缺点,本文通过利用人工智能的深度学习方法自动提取图像深层信息的特质,基于大数据开发射线检测底片识别系统,开启无损检测信息化大数据新模式,实现筛选无效底片与重复底片、焊缝缺陷位置识别等智能评片功能,完成底片管理信息报告的自动生成保管工作,对提高特种设备行业无损检测的安全性和可靠性具有重要意义。关键词:射线检测;人工智能;底片识别;信息化中图分类号:TG115.28文献标志码:B文章编号:1001-9677(2023)02-0019-04∗基金项目:国家市场监督管理总局科技计划项目(2021MK087)。第一作者:陈俊仰(1992-),男,硕士,工程师,主要研究方向为特种设备检验检测及风险评估。ApplicationofAIIntelligentAssistedFilmEvaluationSysteminRTDetection∗CHENJun-yang,DENGCong,LIXu-feng,ZHENGJun-hui,LIMing-fei(GuangdongSpecialEquipmentInspectionandResearchInstitute,GuangdongFoshan528251,China)Abstract:Inviewoftheshortcomingsofthemanualevaluationmethodforraydetection,suchasstrongsubjectivity,lowefficiency,poorstability,aswellasthedifficultyinstoringnegativedata,andbackwardinformationmanagement,thedeeplearningmethodofartificialintelligencewasusedtoautomaticallyextractthecharacteristicsofdeepinformationinimages,aradiographictestingnegativerecognitionsystembasedonlargedatawasdeveloped,anewmodeofnon-destructivetestinginformationbigdatawasopened,andthescreeningofinvalidandduplicatenegativeidenIntelligentfilmevaluationfunctionswasrealized,Intelligentfilmevaluationfunctionssuchasscreeninginvalidandduplicatenegativefilms,andidentifyingthelocationofwelddefects,aswellascompletingtheautomaticgenerationandstorageofnegativemanagementinformationreports,whichwasofgreatsignificanceforimprovingthesafetyandreliabilityofnon-destructivetestinginthespecialequipmentindustry.Keywords:raydetection;artificialintelligent;negativeidentification;information目前,我国大部分公司的射线检测...
