基于卷積神經網絡和激光超聲的表面缺陷檢測

摘要： 針對激光超聲檢測中表面缺陷深度、角度定量識別的問題，提出一種基于深層卷積神經網絡（CNN）和支持向量機集成學習的近表面缺陷檢測新方法。首先，通過建立有限元模型模擬不同缺陷深度、角度的激光超聲信號，然后利用小波變換對信號進行時頻分析，獲取帶有時域和頻域特征的時頻譜圖，最后將時頻譜圖輸入深層CNN和支持向量機模型中進行缺陷深度、角度的預測。結果表明，所提模型能夠對缺陷深度、角度進行... （共10頁）