北京理工大学重庆创新中心李琰：谈基于深度学习的射线检测焊缝缺陷识别技术

近日，恰逢苏州无损检测协会成立十周年，“2024苏州无损检测太湖论坛暨第三届X射线CT论坛”成功举办。此次盛会以“人工智能+与无损检测技术融合发展”为主题，汇集了四百多位专家学者，共同探讨无损检测新技术与新机遇，推动无损检测行业蓬勃发展。

会上，北京理工大学重庆创新中心电弧认知制造技术研究所所长李琰高级工程师作主题报告《基于深度学习的射线检测焊缝缺陷识别技术研究》。仪器信息网作为支持媒体参加会议，期间特别采访了李琰高级工程师，围绕本次报告的内容展开了交流。

采访视频如下： 

李琰高级工程师团队的主要研究方向为基于分类、目标检测、分割等深度学习算法的智能焊接缺陷检测技术，并致力于高端装备的智能缺陷检测软件产品、工业射线胶片数字化技术及智能检测装备的产业化。其中，无损检测缺陷自动识别系统已在锅炉、薄壁容器、燃气管道、核电等领域成功应用。

本次报告，李琰高级工程师分享了基于深度学习的射线检测焊缝缺陷识别技术方面的研究成果，包括数据、算法和算力，以及相关的应用案例。

他讲到，该技术在国内已经经历了三个阶段。第一阶段是基于图像识别的传统算法研究；第二阶段是在2000年左右，基于机器学习进行的研究；第三阶段则是在2010年之后，逐步开展关于深度学习在焊缝缺陷识别方面的技术研究。在应用方面，受制于法律法规和标准的影响，该技术目前还处于起步阶段，但未来有望成为无损检测人员的辅助性工具，甚至是替代性工具。

此外，李琰高级工程师表示，团队将持续深化在该领域的研究，旨在将这项技术成功应用到企业中并产生一定的价值。一是要推动国内相关标准的制定，以标准化工作为引领，推动技术的应用；二是要融合视觉语言的大模型，以推动这项技术朝着更高的精度、更快的检测效率以及更广泛的应用场景等方向落地。