金属焊缝超声波成像与深度学习融合的无损检测方法研究

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摘要 本研究融合超声波成像与深度学习,提出一种创新的金属焊缝无损检测方法。通过多模态数据融合、动态焊缝表面分析,以及实时性与精度的平衡,有效解决了传感器噪声、复杂环境及大数据量下的问题。智能传感器技术、迁移学习、数据增强、模型剪枝与加速等优化对策为系统性能提供了强大支持。研究成果为金属焊缝质量控制提供了可行解决方案。
DOI
作者 张博琛 朱猛
出处 工程建设标准化 2023年16期
出版日期 2024-07-25(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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