基于深度卷积神经网络的铝合金铸件自动识别研究

1 引言

铝合金凭借其轻量化特性及良好的耐腐蚀性，在交通、航空航天等诸多领域得到了广泛应用。然而，在铸造与焊接过程中，铝合金材料常出现气孔、缩孔、夹杂、裂纹等缺陷，这些缺陷对材料的服役性能产生了不利影响。传统的无损检测方法，如X 射线检测、超声检测、磁粉检测等[1]，虽然应用范围较广，但主要依赖人工判读，其准确率和效率难以契合现代工业的发展需求。近年来，深度学习的进步推动了检测智能化的发展进程，卷积神经网络（CNN）已在图像识别与分类任务中得到广泛应用，并在铝合金铸件和焊缝缺陷识别领域逐渐凸显出其优势[2]。本文对相关研究进展进行了系统的综述，着重分析了CNN 在该领域的应用现状、典型方法、改进方向以及未来的发展趋势。

2 铝合金铸件缺陷无损检测技术

工业生产中，铸件缺陷的无损检测需兼顾检测精度与实时性，以保障生产效率与产品服役性能。铝合金铸件因加工工艺复杂、原材料差异显著，导致成品具有多样化的物理特性和广泛的应用场景。针对不同类型铸件，行业已制定了大量生产与检测标准，其中涉及质量检测的国家标准数量达数项。尽管不同工业领域的铸件物理特性存在差异，其缺陷类型仍具有一定共性，如划痕、裂纹等，这些缺陷通常可通过超声检测、机器视觉等通用技术进行识别，并采用相应的信号分析算法[3]。然而，由于缺陷成因与铸造工艺密切相关，同类缺陷内部特征差异显著，通用检测方法往往难以满足高精度检测需求。因此，针对特定铸件类别，发展了多种专用检测技术，如针对中小型铸件的二维X 射线成像检测、用于管状铸件的远场涡流检测以及用于厚铸件的超声检测等。主流无损检测技术以高性能硬件为核心，利用光、声、电磁等物理场作用产生的信号进行表面与内部缺陷的探测，硬件性能直接决定检测精度与可靠性。

3 卷积神经网络在铸件缺陷检测中的应用现状

卷积神经网络（CNN）借助卷积层、池化层和全连接层达成特征提取与分类功能，可自动学习复杂图像的多层次特征，在铝合金缺陷图像分析领域具有适用性。

研究表明，CNN 在铝合金铸件的X 射线与CT 图像缺陷识别中表现优异。以ResNet 为代表的深层残差网络能够有效处理复杂背景并避免梯度消失问题，提升小尺寸与低对比度缺陷的识别精度。同时，3D-CNN 利用三维卷积算子可直接对CT 体数据进行空间特征建模，能够对缺陷的形态和空间分布进行更全面的刻画[4]。在实际应用中，多尺度卷积与特征融合策略被广泛引入，以提高网络对不同尺寸与形态缺陷的适应性。相关研究结果显示，基于CNN 的方法在识别精度与鲁棒性方面均优于传统特征工程方法，尤其在检测缩孔与复杂形态夹杂物时具有明显优势。

近年来，深度卷积神经网络广泛应用于材料与结构缺陷检测。两阶段方法（如 Faster R-CNN、Mask R-CNN）通过引入特征金字塔、加权 ROI 池化、 可变形卷积及对抗 成数 增强等策略，有效提升了小目标与复杂缺陷的检测精度，但计算开销较大，难以满足 阶段方法（如 YOLO、SSD）在轻量化与实时性方面具有优势，研究者通过锚框优化、改进卷积结构、引入注意力机制及 Transformer 模块，实现了在保证速度的同时提升检测精度。总体而言，两阶段方法强调高精度，而一阶段方法更适用于实时缺陷检测场景。

半监督与无监督学习在缺陷检测中已成为应对样本稀缺的重要途径。基于 GAN 与 VAE 的方法通过生成与重建机制实现异常识别，并在多类工业场景中展现出较强的泛化与鲁棒性。整体来看，这类方法有效提升了缺陷检测的自动化与智能化水平。

4 改进方法与研究进展

现有研究在提升 CNN 缺陷检测性能方面提出 多种改进策略 多尺度卷积结构能够有效增强网络对不同尺度特征的表达能力，尤其适用于小 裁剪、噪声扰动等）与迁移学习相结合，可缓解缺陷样本稀缺与分 同时，注意力机制（如SE 模块与CBAM）被广泛引入，用 此外，多模态融合方法逐渐成为研究热点，通过综合利用X 射线、 的全面性与准确性。综上，这些方法共同推动了深度卷积神经网络在铝合金铸 自动检测中的性能提升与应用拓展。

参考文献：

[1] 张辉, 张邹铨, 陈煜嵘等. 工业铸件缺陷无损检测技术的应用进展与展望[J]. 自动化学报, 2022, 48(4):35-956.

[2] 于宏全, 袁明坤, 常建涛, 等. 基于深度学习的铸件缺陷检测方法[J]. Electro-Mechanical Engineering, 2021, 37(6).

[3] 赵朗月, 吴一全. 基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展[J]. 仪器仪表学报, 2022, 43(1): 198-219.

[4] 张刘赞. 基于机器视觉的手机金属板表面缺陷检测技术研究[D].杭州:浙江大学, 2018, 8: 1-73.