简介：摘要：随着工业技术的快速发展，射线无损检测技术（Radiographic Testing，RT）作为一种重要的质量控制手段在各个工业领域中得到了广泛应用。射线无损检测图像包含大量的结构和缺陷信息，其准确识别对于保障产品质量和安全至关重要。然而，由于射线图像的复杂性和检测任务的高要求，传统的图像处理方法在识别精度和效率上存在明显不足。近年来，人工智能技术的迅猛发展，尤其是深度学习在图像识别中的成功应用，为射线无损检测图像的自动识别提供了新的可能性。本文将探讨基于人工智能的射线无损检测图像识别的研究现状、存在的问题以及未来的发展对策，以期为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
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