26年WP电子信息工程焊接缺陷检测轻量化卷积神经网络10.16-AI36.93全日(18288字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业设计摘要在焊接 X 射线无损检测实际工程应用中，长期以人工评片作为主要检测方式，不仅检测效率低下、耗时费力，还易受操作人员经验、疲劳状态与主观判断的影响，导致缺陷误检、漏检率居高不下，难以保障检测结果的稳定性与一致性。同时，现有主流深度学习检测模型普遍存在参数量庞大、计算复杂度高、推理速度慢等问题，对硬件算力要求严苛，无法适配工业现场嵌入式终端的轻量化部署需求，严重制约了焊接缺陷智能检测技术的实际落地与工程化推广。为解决上述行业痛点，本文提出一种基于轻量化网络架构的焊接缺陷智能识别方法。研究首先系统剖析 ...

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