申请/专利权人：复旦大学;上海航天精密机械研究所

申请日：2023-11-09

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851929A

主分类号：G06F18/2431

分类号：G06F18/2431;G06F18/10;G06F18/2131;G06F18/25;G06N3/082;G06N3/084;G06N3/0464;G06N3/0455;G01N29/06;G01N29/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于金属内部夹杂物检测技术领域，具体为一种基于改进变压器结构的金属内部夹杂物分类方法和系统。本发明金属内部夹杂物分类方法包括：引入噪声掩码来改进注意力机制，利用改进的变压器架构对超声原始检测信号提取全局序列特征；同时利用一维局部二值模式对输入序列进行编码，提取原始信号的局部描述特征；将编码后的全局序列特征和局部描述特征经过全局平均池化层进行集成和平均池化，再输入到全连接层进行分类。本发明融合了全局序列特征和局部描述特征，克服了随机背景噪声和结构噪声的影响，同时提高了对时间序列信息的刻画能力，提高了金属内部夹杂物的分类精度。

主权项：1.一种基于改进变压器结构的金属内部夹杂物分类方法，其特征在于，通过构建改进的变压器架构并进行训练，利用训练好的模型对原始超声信号进行缺陷分类，输出缺陷类别，得到相应金属材料内部的夹杂物情况，以便于采用金属内部夹杂物分类的改进变压器和一维局部二值模式架构，克服传统夹杂物分类方法易受背景噪声或散射噪声影响分类效果下降的问题；具体步骤为：1通过引入掩码降噪注意力机制的改进变压器结构，计算输入信号的注意力特征，将计算得到的向量经过残差链接和层归一化生成高阶向量，得到所提取的输入信号的全局序列特征；2利用一维局部二值模式对原始信号提取局部描述特征，并扩展维度与前文提取的全局序列特征相同，方便后续集成两者；3将全局特征和局部特征拼接起来，并输入到分类层，得到金属内部夹杂物分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 复旦大学;上海航天精密机械研究所 基于改进变压器结构的金属内部夹杂物分类方法及系统

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