数字技术与应用杂志社

摘要：<正>焊缝X射线无损检测是保障工业结构安全的关键环节，未焊透作为危害性极高的缺陷类型，其精准检测对避免设备失效和安全事故具有重要意义。传统人工判读依赖经验且易受主观因素影响，深度学习技术虽然为自动化检测提供了新范式，但现有轻量级模型在未焊透缺陷检测中仍面临召回率低、漏检风险高等挑战。本文基于SWRD数据集，提出WDA-YOLOv8模型，通过四层检测金字塔和双路径注意力机制，系统性提升未焊透缺陷召回率，为工业级焊缝质量控制提供高效解决方案。

专辑： 信息科技;工程科技Ⅰ辑

专题： 金属学及金属工艺;计算机软件及计算机应用

分类号： TG441.7;TP391.41