申请/专利权人：汇鼎智联装备科技(江苏)有限公司

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117871671A

主分类号：G01N29/04

分类号：G01N29/04;G01N29/44;G01N21/88;G01N21/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供一种基于深度学习的粘附层超声缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括如下步骤：（a）采集测试样件内部A扫信息和C扫信息；（b）定义缺陷的种类，并对缺陷的分类、标记以及训练，以建立缺陷检测模型；以及（c）基于所述缺陷检测模型，输出A扫图像上的疑似点和C扫图像上缺陷的位置、宽度、高度及面积等信息，并且通过A扫和C扫图像的双向验证，以完成测试样件粘附层内部缺陷的检测。

主权项：1.一种基于深度学习的粘附层超声缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测方法包括如下步骤：（a）采集测试样件内部A扫信息和C扫信息；（b）定义缺陷的种类，并对缺陷的分类、标记以及训练，以建立缺陷检测模型；以及（c）基于所述缺陷检测模型，输出A扫图像上的疑似点和C扫图像上缺陷的位置、宽度、高度及面积等信息，并且通过A扫和C扫图像的双向验证，以完成测试样件粘附层内部缺陷的检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 汇鼎智联装备科技(江苏)有限公司 基于深度学习的粘附层超声缺陷检测方法

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