本发明公开了一种
碳纤维复合材料缺陷损伤分类识别与定量分析方法及系统，包括：构建
碳纤维复合材料缺陷数据集；利用所述数据集对构建的带残差的卷积神经网络模型进行训练；获取待检测碳纤维复合材料的实时在线超声检测C扫数据，确定缺陷的相对位置信息，利用训练好的卷积神经网络对缺陷图像进行分类识别和定量分析。本发明有益效果：自动提取不同缺陷的特征进行实时在线的分类识别与定量分析，即避免了人工提取的缺陷特征不准确所造成的分类精度不高的问题，也提高了批量化处理缺陷分类识别和定量分析的能力，尤其是为开展全自动化的碳纤维复合材料缺陷检测与定量分析提供了技术基础。
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“碳纤维复合材料缺陷损伤分类识别与定量分析方法及系统” 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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