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Geometry-aware misalignment-robust defect analysis framework for PAUT
DOI:10.1016/j.measurement.2026.121477.png)
摘要
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• 一种基于几何感知的框架用于抗错位PAUT缺陷分析。 • 焊缝边界引导的区域归一化提高了分析一致性。 • 几何归一化的空间偏差补偿了系统空间偏差。 • SE增强表示在几何变异性下稳定了缺陷分析。 • 通过消融分析验证了性能的一致提升。
Keyword:
PAUT
defect analysis
geometry-aware
misalignment-robust
spatial deviation
期刊
IF:
5.6
论文数:
2.1W
被引数:
5.4W
机构
引用论文
Utilizing improved YOLOv8 based on SPD-BRSA-AFPN for ultrasonic phased array non-destructive testing基于spd-brsa-afpn的改进YOLOv8超声相控阵无损检测
ULTRASONICS
IF4.1
The detection of PAUT pseudo defects in ultra-thick stainless-steel welds with a multimodal deep learning model
MEASUREMENT
IF5.6
On the effect of the attention mechanism for automatic welding defects detection based on deep learning基于深度学习的自动焊接缺陷检测中注意力机制的影响

