本文關(guān)鍵詞：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波包變換進行缺陷類型分析

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【摘要】：超聲檢測中對缺陷進行類型分析通常取決于操作人員對于特定專業(yè)知識的了解及檢測經(jīng)驗,從而導(dǎo)致其分析結(jié)果的不穩(wěn)定性和個體差異性。本文提出了一種使用小波包變換提取缺陷特征信息,并應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對得到的信息進行分類識別的方法。利用超聲相控陣系統(tǒng)對于不銹鋼試塊上的通孔、斜通孔和平底孔進行超聲檢測,并對得到的超聲回波波形按照新方法進行分析。實驗結(jié)果表明,使用小波包變換后的數(shù)據(jù)進行分類識別能夠在提高識別準(zhǔn)確率的同時降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時間,而使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比通用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以可接受延長學(xué)習(xí)時間的代價提高了識別的準(zhǔn)確率。采用新方法后,缺陷分類正確率提高了21.66%,而網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時間只延長了91.9s。在超聲檢測中使用小波包變換和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對于缺陷進行類型分析,能夠排除人為干擾,增加識別準(zhǔn)確率,對于實際應(yīng)用有著極大的意義。
【作者單位】： 中國科學(xué)院聲學(xué)研究所聲場聲信息國家重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 小波包變換;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);類型分析;超聲檢測;通孔;識別準(zhǔn)確率;平底孔;分類正確率;學(xué)習(xí)時間;使用深度;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11374324,11174321,11474308)資助
【分類號】：TP183;O174.2
【正文快照】： 始權(quán)重敏感性等難以克服的局限性,其分辨準(zhǔn)確率還^ 有待提高。本文所涉及的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,被稱為口 深度信念網(wǎng)絡(luò)模型(Deep Belief Networks,DBNs)。在超聲波檢測中,對缺陷進行類型分析仍存在著用具有相應(yīng)配置的深度信念網(wǎng)絡(luò)EBN初始化多層許多實際困難。而在實際檢測中,由

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