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一种基于边际谱质心检测的缺陷深度识别方法、系统

摘要

本发明涉及无损检测领域,特别是涉及一种基于边际谱质心检测的缺陷深度识别方法、系统。该缺陷深度识别方法包括如下步骤:S1:获取若干具有加工缺陷的试验件,以每个试验件和具有对照关系的参考件为一个样本组。S2:获取样本组中样本的脉冲涡流检测信号的差分信号;对差分信号进行变分模态分解得到多个固有模态函数。S3:对多个固有模态函数做希尔伯特变换,将希尔伯特谱的相应频率成分在整个时间域内进行叠加,得到脉冲涡流检测信号的边际谱图。S4:提取边际谱图的边际谱质心,构建一个缺陷深度识别模型。S5:用历史缺陷深度识别模型识别待检测件的缺陷深度。本发明解决了现有的缺陷深度检测方法单一,小宽度缺陷的深度检测结果精度低的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113624834A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN202110916826.2

  • 发明设计人 宋守许;李想;

    申请日2021-08-11

  • 分类号G01N27/90(20210101);

  • 代理机构34144 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人潘飞

  • 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

  • 入库时间 2023-06-19 13:12:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-30

    授权

    发明专利权授予

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