利用卷积神经网络的高温管道支吊架状态检测技术研究与应用实践探索.docx

利用卷积神经网络的高温管道支吊架状态检测技术研究与应用实践探索

目录

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.1卷积运算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.2激活函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.3池化操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.4全连接层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2高温管道支吊架结构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3支吊架常见缺陷类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.4图像处理技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

三、高温管道支吊架状态检测系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1系统总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2硬件平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.1图像采集设备选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2.2计算平台配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3软件系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.3.1图像预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3.2CNN模型训练模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.3.3缺陷识别与分类模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.4结果展示与导出模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

四、基于卷积神经网络的高温管道支吊架检测模型构建．．．．．．．．．42

4.1数据集构建与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.1.1数据采集方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.1.2数据增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.2检测模型选择与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.2.1常用CNN模型对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.2.2模型改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.3.1训练参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.3.2超参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.3.3模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

五、高温管道支吊架状态检测应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．