一种基于机器学习的多通道相控阵超声数据封铅内部缺陷自动检测方法

本发明提出了一种基于机器学习的多通道相控阵超声数据封铅内部缺陷自动检测方法，包括：利用相控阵设备，运用数十个具有不同折射角度的通道检查电缆终端封铅，使用全矩阵捕获和相关技术收集数据；所有封铅超声数据集将可用的缺陷和画布划分为训练集、验证集和测试集；制作ML训练的物理样本用于训练机器学习模型，处理封铅超声相控阵数据实现图像分类；制作用于验证ML的物理样品，去验证机器学习模型的性能，自动检测出封铅内部缺陷；该模型与训练中使用的类似封铅几何形状的内外两处缺陷进行测试，并与人类检查员的结果进行比较。