本发明涉及一种基于CNN的超声
复合材料缺陷三维成像方法及系统，属于三维成像领域，方法包括：对待测复合材料试件进行扫描，采集坐标值(X，Y)下的超声A扫描时域信号；将所述超声A时域信号以一维数组a[n]的形式存储；将所述超声A时域信号进行经验小波变换(EmpiricalWaveletTransform，EWT)，并将所述一维数组a[n]转换为二维时频域信号图像EWT‑Hilbert谱图，以图片的形式存储；构建CNN网络模型；将所述EWT‑Hilbert谱图输入至所述CNN网络模型，得到复合材料缺陷深度值D；将所述坐标值(X，Y)和所述深度值D进行数据融合，形成三维离散成像矩阵，完成缺陷三维成像，本发明中的上述方法用于实现缺陷智能三维成像，提高缺陷深度值的智能识别准确率。
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“基于CNN的超声复合材料缺陷三维成像方法及系统” 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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