[发明专利]基于卷积神经网络点源识别的非接触激光超声检测方法在审
| 申请号： | 202111179674.9 | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN113887454A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 洪晓斌;黄刘伟 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 郑秋松 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络点源识别的非接触激光超声检测方法，该方法步骤包括：获取带有损伤信号的激光扫查区域时域信号矩阵并进行预处理；基于CNN‑LSTM网络提取信号的特征与训练模型，在卷积层中构建不同卷积核尺寸和深度的1维卷积通道，提取信号时序特征，将特征输入LSTM中进一步提取特征并分类，获得激光超声扫查数据损伤检测模型；导入测试数据到损伤检测模型中获得测试标签，将测试标签中同一个激励点的信号样本标签值平均，基于设定标签值阈值判断样本类型，将所有标签值转化为二维矩阵进行成像，输出激光超声扫查数据检测结果。本发明降低了大规模扫描检测的误检率，提高激光扫描检测的适用性以及激光超声损伤检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 识别 接触 激光 超声 检测 方法 | ||
【主权项】：
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