[发明专利]基于3D卷积神经网络和位移响应的金属板裂纹识别方法在审
| 申请号： | 202310454935.6 | 申请日： | 2023-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN116543204A | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 张小正;刘凯;毕传兴;张永斌 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D卷积神经网络和位移响应的金属板裂纹识别方法，对于裂纹位置不同的各金属板采用位移传感器获取各金属板在受到不同频率的激励力作用下的各金属板的表面振动响应位移数据；针对位移数据通过傅里叶变换获得不同频率下金属板表面位移的位移云图；将针对金属板的裂纹位置识别转化为分类问题，裂纹位置不同的各金属板的位移云图相当于不同的类别；利用位移云图训练获得3D卷积神经网络模型，采用完成训练的3D卷积神经网络模型以分类的方式实现金属板裂纹位置识别。本发明中样本数据包含金属板表面振动响应的空间信息和位移响应随频率变化的信息，能够实现较小裂纹的准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 位移 响应 金属板 裂纹 识别 方法 | ||
【主权项】：
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