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焊接接头检测与非破坏性测试技术发展
前言
结合深度学习算法的焊接缺陷检测技术，能够对焊接接头的图像进行自我学习与训练，从而识别和分类焊接缺陷。深度学习技术能够处理更复杂的图像数据，适应不同类型的焊接缺陷检测。其优势在于能够通过大量的数据训练，不断优化缺陷检测的准确性，减少人工干预。
渗透检测技术通过将液体渗透剂涂布于焊接表面，并利用缺陷对渗透剂的吸附作用，来揭示表面缺陷。该方法简单且成本较低，适用于检测表面裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。渗透检测不仅适用于铁磁性材料，也可用于非铁磁性材料，如铝合金、不锈钢等，但其缺点是只能检测到表面或近表面的缺陷。
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