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    基于深度學習的蜂窩復合材料缺陷分類方法

    954   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 15:23:01
    本發明公開了一種基于深度學習的蜂窩復合材料缺陷分類方法，包括：獲取蜂窩復合材料作為訓練試件；采用高能氙燈或鹵素燈對訓練試件進行熱激勵，采用紅外熱像儀采集訓練試件表面在受到熱激勵后的熱圖序列；將熱圖序列分解為訓練試件表面的各像素采集點的溫度時間序列；以像素采集點的溫度時間序列和相應的內部缺陷類型作為訓練數據，對RNN模型進行訓練，得到蜂窩復合材料缺陷檢測模型；獲取待檢測蜂窩復合材料表面的各像素采集點的溫度時間序列，并輸入蜂窩復合材料缺陷檢測模型，得到各像素采集點的內部缺陷類型。本發明能快速識別蜂窩復合材料內部缺陷的類型，而且快速準確。
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    聲明：
    “基于深度學習的蜂窩復合材料缺陷分類方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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