[发明专利]基于主成分分析与门控循环单元网络的缺陷深度检测方法

摘要

本发明涉及一种基于主成分分析与门控循环单元网络的缺陷深度检测方法，旨在解决现有深度检测方法准确率低的问题。包括以下步骤：1)制备训练试件，选择标记点；2)对训练试件进行脉冲热激励；3)采集试件热激励阶段和冷却阶段表面温度数据；4)由各标记点温度的时间序列构建缺陷初始特征矩阵；5)利用PCA方法对初始特征矩阵进行特征提取，添加样本标签作为训练集；6)构建GRU网络模型，用训练集进行训练，得到板材缺陷深度定量检测模型；7)制备待检测试件并选取标记点，采用同样的脉冲激励、特征提取方法获取测试集，输入到检测模型，得到检测试件标记点的缺陷深度。能快速对板材缺陷深度进行定量检测，检测效率和准确度高，适用性广。