技术编号:18872672
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明属于材料缺陷检测领域,具体涉及一种基于深度学习的蜂窝复合材料缺陷分类方法。背景技术国际上积极开展红外热成像无损检测技术的研究,一直处于该领域的前沿,在光脉冲、超声激励红外热成像方面取得了很多实际有用的研究成果,广泛应用于飞机复合材料构件内部缺陷及胶接质量的检测、冲击损伤检测以及蒙皮铆接质量检测等。90年代,美国韦恩州立大学Han X.Y.等人就将红外热成像检测技术用于飞机蜂窝结构复合材料脱粘、分层、积水、积油、冲击损伤等缺陷的检测。提取不同液体及噪声区域的降温数据并取对数,得到对数降温曲线...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。