本發(fā)明涉及一種基于CNN的超聲
復(fù)合材料缺陷三維成像方法及系統(tǒng),屬于三維成像領(lǐng)域,方法包括:對待測復(fù)合材料試件進行掃描,采集坐標(biāo)值(X,Y)下的超聲A掃描時域信號;將所述超聲A時域信號以一維數(shù)組a[n]的形式存儲;將所述超聲A時域信號進行經(jīng)驗小波變換(EmpiricalWaveletTransform,EWT),并將所述一維數(shù)組a[n]轉(zhuǎn)換為二維時頻域信號圖像EWT?Hilbert譜圖,以圖片的形式存儲;構(gòu)建CNN網(wǎng)絡(luò)模型;將所述EWT?Hilbert譜圖輸入至所述CNN網(wǎng)絡(luò)模型,得到復(fù)合材料缺陷深度值D;將所述坐標(biāo)值(X,Y)和所述深度值D進行數(shù)據(jù)融合,形成三維離散成像矩陣,完成缺陷三維成像,本發(fā)明中的上述方法用于實現(xiàn)缺陷智能三維成像,提高缺陷深度值的智能識別準(zhǔn)確率。
聲明:
“基于CNN的超聲復(fù)合材料缺陷三維成像方法及系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)