Pour résoudre le problème de faible précision de segmentation des défauts de soudure sur les films radiographiques et les informations de bord floues, cet article propose un modèle de segmentation amélioré Dilated_Pooling_Unet (DP_Unet). Premièrement, un module d'extraction d'information encodeur-décodeur DP_block est inséré entre les opérations de sous-échantillonnage et de sur-échantillonnage afin de préserver au maximum les informations sémantiques originales des défauts après le sous-échantillonnage et de réduire les pertes causées par les convolutions et le pooling successifs ; ensuite, un mécanisme d'attention GAM est ajouté au modèle pour se concentrer sur les parties des défauts de soudure, améliorant efficacement la capacité d'apprentissage des canaux des caractéristiques des défauts et réduisant l'influence du bruit de fond ; enfin, une fonction de perte hybride combinant l'entropie croisée binaire et DiceLoss est proposée pour résoudre le problème du déséquilibre des données positives et négatives lors de l'entraînement du réseau. Le jeu de données expérimental est composé du jeu de données de défauts public GDX-ray. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée donne de bonnes performances sur le jeu de données GDX-ray, avec une valeur Dice atteignant 93,45 %, une amélioration significative par rapport aux algorithmes de base. Cette méthode présente de bonnes performances de segmentation, supérieures aux algorithmes traditionnels, améliorant efficacement la précision de segmentation des défauts de soudure sur les films.

Contrôle de soudage;Segmentation des défauts;DP_Unet;Mécanisme d'attention