本申請公開了一種基于數據驅動自學習的無損檢測方法,該方法包括:步驟1,通過激振裝置敲擊檢測物體產生沖擊彈性波,利用動態信號采集儀獲取沖擊彈性波對應的二維音頻圖譜;步驟2,根據檢測物體的類型以及二維音頻圖譜中主頻波峰、次頻波峰的數量,生成二維音頻圖譜的標簽;步驟3,基于卷積神經網絡,搭建初始無損檢測模型,并利用具有標簽的二維音頻圖譜,對初始無損檢測模型進行訓練,將訓練好的模型記作無損檢測模型。通過本申請中的技術方案,與機器學習大數據分析算法相結合,機器學習對復雜多樣的數據進行深層次的分析,快速準確自動檢測定位內部缺損。
聲明:
“基于數據驅動自學習的無損檢測方法” 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)