申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117907426A

主分类号：G01N27/90

分类号：G01N27/90

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：该发明公开了一种基于梯度法特征分析的金属涡流无损检测方法，属于材料测试领域。该方法通过梯度法快速提取金属材料的涡流信号特征，结合特征计算方法进行分类评估，实现了对金属材料缺陷的精确检测。在金属涡流无损检测中，梯度法特征分析方法可快速准确提取待检测金属工件的表面和内部缺陷特征进行成像分析，检测范围广泛。实现了对金属材料缺陷的高效、精确检测，提高了检测效率，降低了人工操作的难度和成本；可适用于不同材质的金属材料，具有较强的通用性和泛化能力。

主权项：1.一种基于梯度法特征分析的金属涡流无损检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：对金属物品各个部位进行涡流信号采集，包括有缺陷的部位和没有缺陷的部位；步骤2：对涡流信号进行滤波处理；步骤3：计算步骤2得到信号的涡流梯度特征；步骤3.1：随机给定参数向量，根据已知的一组样本数据X,Y，求解损失函数，在一维梯度中特征是沿着时间轴上的一系列数据点，X表示其中一个数据点的位置，Y表示该位置的特征值，即Y是X对应的特征值；在一维梯度特征中，表示第k次采样的特征梯度值，参数向量中的每个元素会影响模型的预测结果；损失函数为： ；其中，n是样本数量，表示样本i的特征向量，每个样本由一组特征组成，描述了样本的特征属性，表示样本i的目标值，每个样本都有一个对应的标签，用于表示样本要预测的数值；在训练过程中计算损失函数，并通过优化损失函数来调整模型参数，使得模型的预测结果尽可能接近真实目标值，表示参数向量的转置；步骤3.2：对进行求偏导， ；其中，；对求偏导后给出了损失函数相对于参数向量的梯度方向，指向损失函数增长最快的方向；表示参数向量中的第j个元素，表示参数向量中的第i个元素，在损失函数中表示样本的真实标签或目标值，表示样本j的特征向量；步骤3.3：梯度下降的更新步骤需要调整参数向量，更新参数向量时要使，然后返回步骤3.2进行迭代，表示参数向量在第t次迭代时的值，则表示在进行了第t次迭代后，参数向量更新后的值；当g小于设定阈值时，算法停止迭代，输出停止迭代时的参数向量；其中，为控制每次参数更新的幅度参数；g为损失函数关于参数的梯度，指示了损失函数在当前参数值处的变化率和方向；步骤3.4：采用步骤3.1到步骤3.3的方法计算多个调频周期的参数向量，对多个调频周期的一维梯度特征结果进行二维梯度特征变换，生成幅值-频率梯度法矩阵，幅值-频率梯度法矩阵即为涡流梯度特征；步骤4：采用步骤1到步骤3的方法建立一个数据库，其中包含以下字段；迭代次数t、参数向量、损失函数值；每次迭代后，将上述信息存储到数据库中；步骤5：采用步骤4得到的数据库训练一个分类器，通过梯度下降算法来学习参数，在每次迭代中，从数据库中获取训练数据，计算梯度，并更新模型参数；步骤6：实际缺陷检测时，采用步骤1到步骤3的方法得到待检测金属不同区域的涡流梯度特征，然后输入步骤5训练好的分类器，得到检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于梯度法特征分析的金属涡流无损检测方法

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