Í fluggeiranum er gæði tenginga á rafmagnsþráðum mikilvæg fyrir örugga starfsemi geimfara. Rannsóknir hafa leitt í ljós að núverandi aðferðir við skoðun á galla í tengjum eru oft óáreiðanlegar og hægar. Handvirk skoðun er oft huglægt og óárangursríkt, en sjálfvirk sjónskoðun er flókin og hefur takmarkaðan styrk. Hefðbundin dýrmæt greiningaraðferðir, eins og tveggja þrepa R-CNN líkön, krafist mikils útreikningsafls og eru ekki hæfar til rauntíma greiningar á fjölda tengja. Þó að einþrepa YOLO líkön séu hraðari, eru þau oft ekki næm fyrir mismunandi stærðum galla og eiga erfitt með að greina litla innri galla, svo sem loftbólur.
Til að takast á við þessi vandamál hafa Xiaoqi YANG, Xingyue LIU, Qian WU, Guojun WEN, Shuang MEI, Guanglan LIAO og Tielin SHI frá China University of Geosciences og Huazhong University of Science and Technology þróað nýja rannsókn sem ber nafnið „VMMAO-YOLO: An Ultra-Lightweight and Scale-Aware Detector for Real-Time Defect Detection of Avionics Thermistor Wire Solder Joints“. Þeir nýta hitamyndunartækni til að taka skýrar og hákontrast hitamyndir af rafmagns tengjum, sem gerir þeim kleift að greina bæði innri og ytri galla.
Í rannsókninni er kynnt nýr rauntíma greiningartæki, VMMAO-YOLO, sem felur í sér breytilegt fjölskala samhliða og fjöl-dýrmætur samansöfnunarnet (VMMANet) sem er undirstaða verkefnisins, ásamt „einn-stop“ alheims upplýsinga safnari og dreifingartæki (OS-GD) modúli. VMMANet er samsett úr breytilegu fjölskala eiginleikasamhliðum (VMC) og fjöl-dýrmætum eiginleikasamansöfnun og -samræmingu (MAA) modúlum. VMC dregur fram fjölskala eiginleika með því að nota bæði föst og aflagað sía, á meðan MAA safnar saman og samræmir fjöl-dýrmætara eiginleika af sama stigi til að auðvelda eiginleika mat, sem gerir kleift að senda lágt stigs eiginleika með ríkulegu rými upplýsingum djúpt inn í netið.
Með því að auka breidd miðlægra eiginleikalaga, skiptir VMMANet út óhagkvæmum þéttum djúpum síum, sem dregur verulega úr fjölda líkansins. OS-GD modúllinn eykur getu netsins til að safna og dreifa alheimsupplýsingum með því að draga fram, safna saman og dreifa eiginleikum um bæði rásar- og rúmmálstákn.
Rannsóknin framkvæmdi tilraunir á sérsmíðuðu myndasafni tengja. Niðurstöður sýndu að VMMAO-YOLO náði meðaltals nákvæmni ([email protected]) að 91,6%, sem er betra en öll helstu YOLO líkön. Líkanið er aðeins 19,3 MB að stærð og náði greiningarhraða að 119 ramma á sekúndu, sem er mun betra en núverandi YOLO líkön, og getur greint fjölskala galla á tengingum, þar á meðal rof, margir tin, loftbólur og leku.
Pappírinn „VMMAO-YOLO: an ultra-lightweight and scale-aware detector for real-time defect detection of avionics thermistor wire solder joints“ er skrifaður af Xiaoqi YANG, Xingyue LIU, Qian WU, Guojun WEN, Shuang MEI, Guanglan LIAO og Tielin SHI. Fullur texti pappírins er að finna á þessu tengli.
