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科技与几何感
创建于：2025-08-25
基于 k 均值聚类和局部异常因子（LOF）的焊接接头缺陷检测智能模型
￥199.00
| 使用环境 |
在焊接接头的无损检测（NDE）过程中，通过非破坏性测试（NDT）方法采集焊接接头的数据，这些数据包括焊接接头的硬度、屈服强度、抗拉强度、焊缝长度、孔隙率、粗糙度、焊缝宽度和面积、内部裂纹长度、熔合数据、坡口角度和飞溅数据 |
| 使用对象 |
焊接接头中的缺陷，如内部裂纹、孔隙、熔合不足和穿透不足 |
| 使用目的 |
通过数据驱动的智能模型，对焊接接头中的缺陷进行分类、识别和定位，以提高焊接接头的质量和可靠性，减少因缺陷导致的结构失效风险，支持工业 4.0 理念下轻量化产品的 |
| 输入数据 |
焊接接头的硬度（HB）、屈服强度（MPa）、抗拉强度（MPa）、焊缝长度（mm）、孔隙率面积和比例、粗糙度（µm）、焊缝宽度和面积（mm²）、内部裂纹长度（mm |
| 输出数据 |
焊接接头的缺陷类型（如内部裂纹、孔隙、熔合不足、穿透不足等）、缺陷位置坐标、缺陷尺寸信息。 |
| 硬件配置 |
CPU：AMD Ryzen 9 7945HX
GPU：NVIDIA GeForce RTX 4060
内存：32GB |
| 样本获取 |
从已发表的研究和尼日利亚哈科特港附近一家领先的石油和天然气公司的质量控制部门收集了焊接接头数据集，共收集了 125 组数据，其中 80% 作为训练数据，20% 作为测试数据。 |
| 测试结果 |
聚类 噪声点 大小 聚类内异质性 聚类内平方和 轮廓分数
通过 LOF 模型算法，成功检测出焊接接头中的内部裂纹、孔隙、熔合不足和穿透不足等缺陷，并进行了可视化。 |
| 执行速度 |
模型的训练和测试过程在上述硬件配置下，总耗时约 30 分钟。 |
| 资源消耗 |
针对上述硬件配置，运行算法时，CPU 平均占用率约为 40% 50%，GPU 平均占用率约为 70% 80%，内存使用占比约 40% 50%，模型计算过程中产生的中间变量内存为约 1GB。 |
| 源码类型 |
Python 版本源码 |
| 文件大小 |
算法程序文件 50KB，数据文件 10MB。 |
| 相关备注 |
本算法基于 k 均值聚类和 LOF 模型，针对焊接接头缺陷检测进行了优化，能够有效解决复杂形状和高曲率焊接接头中的缺陷检测问题，提高检测精度和效率，降低人工检测成本，具有较高的实用性和工业应用价值。 |
