一种基于神经网络的二维可视化剩磁检测损伤评价方法

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一种基于神经网络的二维可视化剩磁检测损伤评价方法
申请号:CN202511022792
申请日期:2025-07-24
公开号:CN120997141A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于神经网络的二维可视化剩磁检测损伤评价方法。在传统一维剩磁检测的基础上,采集空间磁场中x、y、z三个方向的原始磁场数据,并将其进一步转换为dx、dy、dz分量数据,以及综合磁场强度,经MATLAB将7个不同特征值下的磁场数据转换为0‑255的二维剩磁灰度图,同时采集对应区域的数字散斑图像,与不同特征下的二维剩磁灰度图进行映射分割形成样本对,将样本对输入卷积神经网络进行训练,输出不同二维剩磁灰度图下的应变值,适用于铁磁性材料二维损伤评估,发明可以实现铁磁性材料表面整体的损伤信息,有效减少一维剩磁检测过程中存在的漏检以及误检的问题,便于实施推广。
技术关键词
损伤评价方法 铁磁性材料表面 散斑图像 分块 图像分割 特征值 扫描平台 三轴磁传感器 阈值分割方法 卷积神经网络模型 块尺寸 信号强度阈值 数据 奇偶校验位 像素 运动控制器
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