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申请/专利权人：绍兴市特种设备检测院

摘要：本发明公开了一种TOFD图谱特征检测方法，包括以下步骤：S1：获取TOFD图谱；S2：对TOFD图谱进行特征标记；S3：将标记完成的TOFD图谱随机分为训练集与验证集；S4：建立目标检测模型，将训练集输入目标检测模型进行训练；S5：通过验证集对经过训练后的目标检测模型进行验证；S6：部署经过验证的目标检测模型。TOFD图谱只需进行特征标记而无需进行预处理，减少了工作量。目标检测模型的检测效率高，进一步减少了人员的工作量。同时模型还支持视频输入，能够部署在工控机上实现在线检测。

主权项：1.一种TOFD图谱特征检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取TOFD图谱；S2：对TOFD图谱进行特征标记；S3：将标记完成的TOFD图谱随机分为训练集与验证集；S4：建立目标检测模型，将训练集输入目标检测模型进行训练；S5：通过验证集对经过训练后的目标检测模型进行验证；S6：部署经过验证的目标检测模型；所述训练的具体步骤为：S4a：调整输入图像为三通道640×640大小；S4b：进行两次的二维卷积模块处理；S4c：进行C2f处理；S4d：进行SPPF池化层；S4e：特征融合处理；所述二维卷积模块处理包含一次二维卷积、一个二维BatchNorm+处理和一次SiLU激活函数处理，所述的二维卷积中卷积核为3×3，卷积后的图像大小为160×160×128，卷积后的图像大小的计算公式为：其中W为输入矩阵的大小，F为卷积核的大小，P为填充的大小，S为步长，N为输出矩阵的大小,所述C2f处理包含一个CBS卷积层，一个split层，两个bottleneck层，一个Concat层以及一个CBS卷积层，所述后一个CBS卷积层输出为160×160×128，且卷积核为1×1,所述SPPF池化层包括依次进行的一次CBS卷积模块处理和三次Maxpooling处理,所述特征融合处理包括：将经过SPPF池化层的特征进行上采样，输出大小为320×320，并与第一次Conv2处理后的数据进行经过一次Concat后再进行一次C2f处理，得到第一组特征信息，输入检测头一；第一组特征Conv2处理后与第一次Conv处理结果进行Concat与C2f处理后得到第二组特征信息，大小为320×320，输入检测头二；所述特征融合处理中损失函数采用BCELoss、CIoULoss和DFL三种损失函数的加权平均作为损失值，BCELoss用来计算分类损失，CIoULoss和DFL用来计算预测框损失，计算公式为：DFLSi,S+1＝-yi+1-ylogSi+y-yilogSi+1其中y为真实值，yi+1与yi为y的两个最近邻； IoU为真实框与预测框的交并比，w、h分别为预测框的宽和高；α是权重函数，v能够度量长宽比的相似性； 其中y是真实值，是预测值。

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