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在核电站热交换管道、压力容器等关键设备结构的无损评价中，裂纹型缺陷形状的确定非常重要。采用一种小波分析方法对采集的应力腐蚀裂纹涡流检测信号进行了预处理，减少了噪声及非缺陷信号，并提取了缺陷信号特征，然后采用神经网络方法对裂纹形状进行了重构。结果表明，该方法具有快速、精确的优点。但在数据生成及训练网络时需要花费一定的时间。另外，由于神经网络方法不能重构裂纹电导率的分布情况，因此不能保证所重构裂纹的可靠性。但从涡流检测实用性的角度出发，在不考虑多裂纹等复杂情况下，神经网络方法可以用来重构自然裂纹。