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基于深度學習的渦流熱成像技術(shù)在無損檢測中的應用
畢野; 熊新; 葉波; 吳建德; 范玉剛; 高陽 昆明理工大學信息工程與自動化學院; 云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心
- 無損檢測
- 金屬板材
- 渦流熱成像
- 智能識別
- 深度學習
摘要：設計實現(xiàn)了一套渦流熱成像無損檢測系統(tǒng),對試件進行渦流加熱,使用熱像儀進行探測,以熱圖像的形式展示試件溫度變化情況來表征試件的損傷特征,并使用基于深度學習網(wǎng)絡的智能識別方法診斷試件的損傷程度。該無損探傷方法使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡逐層挖掘可疑缺陷區(qū)域的本質(zhì)特征。實驗結(jié)果表明:該系統(tǒng)對金屬板材試件損傷程度識別的準確率能達到97.3%,證明該系統(tǒng)具有較高的準確率和較好的適應性。
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