本發明涉及在線無損檢測技術領域,具體公開了一種基于卷積神經網絡的聲學在線無損檢測方法,包括:S1、根據若干個已確定產品質量的金屬產品對一產品質量計算網絡W進行訓練,從而得到產品質量計算模型M;S2、根據于S1所得的所述產品質量計算模型M對未確定質量的被檢金屬產品進行質量檢測,從而判定被檢金屬產品是否合格。本發明直接從時域聲音數據和頻域聲音數據中提取時域聲學特征和頻域聲學特征,通過大量的樣本(已知質量的金屬產品)對卷積神經網絡進行訓練,確保最終的卷積神經網絡的參數能提取出最有效的聲學特征,有效避免聲音大小變化及噪聲對檢測結果的影響,能提升檢測魯棒性和檢測準確率。
聲明:
“基于卷積神經網絡的聲學在線無損檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)