本發明是一種基于卷積神經網絡的高效高分辨力缺陷無損檢測方法。本發明通過超聲相控陣向被測工件發射偏轉角度為0的平面波,對發射的平面波的散射回波數據進行采集,利用FIR濾波器對回波數據進行時域濾波,濾除信號中的隨機噪聲;基于卷積神經網絡算法的超聲成像,根據得到的散射回波信號進行預處理,然后將預處理后的信號作為卷積神經網絡的輸入,對被測工件進行成像,得到被測工件的粗掃圖像;基于Sobel算子的缺陷邊緣檢測,利用Canny算子對最終成像結果中的亮斑進行邊緣提取,從而得到缺陷的位置信息、形狀信息和大小范圍信息。
聲明:
“基于卷積神經網絡的高效高分辨力缺陷無損檢測方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)