本发明公开了一种基于深度学习的蜂窝
复合材料缺陷分类方法，包括：获取蜂窝复合材料作为训练试件；采用高能氙灯或卤素灯对训练试件进行热激励，采用红外热像仪采集训练试件表面在受到热激励后的热图序列；将热图序列分解为训练试件表面的各像素采集点的温度时间序列；以像素采集点的温度时间序列和相应的内部缺陷类型作为训练数据，对RNN模型进行训练，得到蜂窝复合材料缺陷检测模型；获取待检测蜂窝复合材料表面的各像素采集点的温度时间序列，并输入蜂窝复合材料缺陷检测模型，得到各像素采集点的内部缺陷类型。本发明能快速识别蜂窝复合材料内部缺陷的类型，而且快速准确。
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“基于深度学习的蜂窝复合材料缺陷分类方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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