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申请/专利权人：山东省科学院激光研究所
摘要：本申请公开了基于小波分析和神经网络的晶粒度检测方法及系统，方法包括：获取至少一个金属样件对应的小波时频特征图集；所述小波时频特征图集由若干小波时频特征图构成，一个金属样件对应至少一个小波时频特征图；根据所述小波时频特征图集中的小波时频特征图，将建立的卷积神经网络模型经过训练得到优化卷积神经网络模型；将待测小波时频特征图输入至所述优化卷积神经网络模型中，得到晶粒度检测结果。本申请将超声波回波信号转化的大量小波时频特征图作为优化卷积神经网络的输入数据，可提高卷积神经网络模型的泛化能力，建立的优化卷积神经网络模型应用于金属晶粒度的检测，检测精度更高。
主权项：1.一种基于小波分析和神经网络的晶粒度检测方法，其特征在于，步骤包括：获取至少一个金属样件对应的小波时频特征图集；所述小波时频特征图集由若干小波时频特征图构成，一个金属样件对应至少一个小波时频特征图；根据所述小波时频特征图集中的小波时频特征图，将建立的卷积神经网络模型经过训练得到优化卷积神经网络模型；将待测小波时频特征图输入至所述优化卷积神经网络模型中，得到晶粒度检测结果；所述获取至少一个金属样件对应的小波时频特征图集，具体包括：在所述至少一个金属样件底面设置若干检测点，所述检测点在所述金属样件底面均匀分布；对所述至少一个金属样件底面的每个所述检测点进行数据采集，得到超声波回波数据；对所述超声波回波数据进行信号处理，得到超声波检测数据；对所述超声波检测数据进行小波时频分析，得到所述小波时频特征图集；得到超声波检测数据的步骤，包括：对所述超声波回波数据进行差分处理，得到差分超声波回波数据；利用预设小波阈值对所述差分超声波回波数据进行去噪处理，去除高频电噪声，得到去噪超声波回波数据；以所述金属样件产生的第一次回波为基准进行归一化处理，得到所述超声波检测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省科学院激光研究所 基于小波分析和神经网络的晶粒度检测方法及系统
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