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文檔簡介

一種基于深度學習的超聲導波缺陷重構方法導波缺陷重構方法也得到了很進步。本文基于深度學習技術，提出一種新的超聲導波缺陷重構方該方法通過采用卷積神經網絡，能夠自動提取缺陷的特征，實現(xiàn)從原始聲波信號中重構超聲波缺陷。實驗結果表明，該方法重構效果較好，導波；缺陷重構；深度學習；卷積神經網絡術是一種非破壞性測試方法，廣泛應用于工程結構的檢測。在超聲波檢測中，通過傳播超聲波來檢測材料中是否存在缺而實現(xiàn)工程結構的健康監(jiān)測和安全評估。超聲波檢測技術具有檢中，缺陷重構是診斷分析的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的缺陷重構往需要專業(yè)人員對聲波信號進行分析和處理，其效率較低且易受素影響。近年來，深度學習技術嶄露頭角，其強大的特征提取和分類能力，為超聲波缺陷重構帶來了新的希望。本文基于深度學習技術，種新的超聲導波缺陷重構方法。該方法采用卷積神經網絡，自動。法將超聲波信號經過非局部均值去噪(NLM)算法處理，能夠有效地擾，提高數(shù)據(jù)質量。同時，為了提高訓練效果，還需要將數(shù)神經網絡是深度學習算法的核心，具有對數(shù)據(jù)進行自動的特征取、分類的功效。在本文中，我們采用了經典的卷積神經網絡架構—VGGNet，能夠提取更為訓練過程中，還需要設置合理的學習率、批量大小等超參數(shù)，以保與評估成后，將訓練好的模型應用于測試數(shù)據(jù)，得到重構后的超信息，并將其與原始的超聲波缺陷圖像進行對比，評估模型重on試集。采用本文所提出的缺陷重構方法與傳統(tǒng)的缺陷重構方法|重構方法|MAE|MSE|PSNR||--------|----|----|----||本文方法|0.026|0.004|28.32||傳統(tǒng)方法|0.033|0.007|25.21|rorMSEMeanSquaredError反映了重構圖像與原圖之間的差異。PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)則表明重構效果越好。實驗結果表明，相較于傳統(tǒng)方法，本文所聲導波缺陷重構問題，提出了一種基于深度學習技術的實驗結果表明，該方法具有較好的缺陷重構

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