【摘 要】
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碳纤维复合材料(CFRP)缺陷类型自动分类时,不同的特征提取方法对识别结果影响较大,并且识别效率低、特征提取过程复杂且耗时,针对这些问题,提出一种超声一维卷积神经网络(U-1
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院;
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碳纤维复合材料(CFRP)缺陷类型自动分类时,不同的特征提取方法对识别结果影响较大,并且识别效率低、特征提取过程复杂且耗时,针对这些问题,提出一种超声一维卷积神经网络(U-1DCNN),结合贝叶斯优化方法进行超参数优选,通过自动提取超声A-Scan信号特征,实现分层、气孔、无缺陷三种类型自动区分。首先采集超声A-Scan信号构建数据集,然后利用多卷积块同时进行特征提取,以增强提取特征的多样性,最后将一维残差单元堆叠连接,在进一步提取特征的同时简化了网络的训练,网络的学习率以及梯度下降动量利用贝叶斯优化算法优选,最终实现了A-Scan信号与缺陷类型的非线性映射。实验结果表明U-1DCNN可通过自动提取特征实现CFRP缺陷类型识别,准确率达99.50%,并且较二维卷积神经网络方法识别速度更快,可辅助缺陷检测过程中结果判断。
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