一种基于深度学习的尼龙复合材料老化的检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的尼龙复合材料老化的检测方法，涉及材料科学与工程技术领域，收集尼龙复合材料在不同环境下图像数据和物理属性数据，并进行预处理；通过生成对抗网络进行图像数据的学习和模拟，生成不同老化状态下的尼龙复合材料图像，并构建老化图像库；根据得到的预处理后的数据进行多层次深度学习网络的构建，进行多层次分析；根据当前图像数据的多层次分析结果与老化图像库进行比对，判断是否存在老化现象；未对比成功时，通过老化检测模型进行老化评估。本发明在准确性、智能化及自动化水平上具有显著的优势，能够有效提升尼龙复合材料的性能评估能力，对确保材料在实际应用中的可靠性和安全性具有重要意义。