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基于深度學習的提高渦流檢測金屬缺陷準確率的方法

893 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 08:58:12

本發(fā)明涉及一種基于深度學習的提高渦流檢測金屬缺陷準確率的系統(tǒng)，包括步驟：對初始電磁渦流檢測信號進行采集與預處理；對系統(tǒng)運動狀態(tài)信息進行采集與預處理，得到基本的運動狀態(tài)數(shù)據(jù)；通過基于LeNet?5的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對電磁渦流檢測信號進行補償處理；在驗證特征時，需要采用小波閾值濾波方法對升采樣后的圖像濾出誤差點。本發(fā)明的有益效果是：對解決由于檢測運動狀態(tài)造成的電磁渦流檢測信號誤差起到補償作用，解決了手持式渦流檢測儀由于掃查速度、運動狀態(tài)造成的信號偏差和錯誤報警的問題，從普及無損檢測和降低由于金屬缺陷造成的事故損失方面來說，本發(fā)明具有較大的實際意義和應用前景。

聲明：

“基于深度學習的提高渦流檢測金屬缺陷準確率的方法” 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(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)