首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 工程科技I > 有機化工 > 化工自動化及儀表 > 基于深度學(xué)習(xí)的渦流熱成像技術(shù)在無損檢測中的應(yīng)用 【正文】
基于深度學(xué)習(xí)的渦流熱成像技術(shù)在無損檢測中的應(yīng)用
畢野; 熊新; 葉波; 吳建德; 范玉剛; 高陽 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)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(xué)習(xí)
摘要：設(shè)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(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(yīng)性。
- 無損檢測
- 金屬板材
- 渦流熱成像
- 智能識別
- 深度學(xué)習(xí)
摘要：設(shè)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(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(yīng)性。
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化工自動化及儀表
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- 0.35 影響因子
- 化工 快捷分類
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