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公开(公告)号：CN116773679A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310722922.2
申请日：2023-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于激光超声成像技术领域，具体公开了一种基于神经网络的激光超声成像方法，包括依次进行的以下步骤：S1、获取A扫描信号；S2、通过经验模态分解对A扫描信号进行分解和重构；S3、池化提取超声信号时域特征；S4、建立神经网络进行多次训练，得到多个具有不同表征能力的神经网络；S5、将待测试样品的超声信号时域特征输入至每个训练好的神经网络中，识别结果按照检测点顺序填入对应位置形成像素矩阵；S6、将所有像素矩阵进行叠加，设置阈值评估各个检测点的状态，生成相应的像素图像。本发明的方法对噪音不敏感，可用于处理低信噪比信号，提高了材料状态识别的准确率。本发明适用于检测材料的状态。
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