一种基于深度神经网络与注意力机制的金属结构缺陷多源异构无损检测信号复合表征方法

本发明公开了一种基于深度神经网络与注意力机制的金属结构缺陷多源异构无损检测信号复合表征方法。该方法通过构建深度神经网络模型，结合注意力机制对漏磁检测、电磁超声检测和电磁导波检测三种无损检测技术获得的多源异构信号进行数据融合与缺陷复合表征。首先通过先进的信号处理和数据融合技术，简化数据处理和分析流程，实现对复杂数据的有效处理和解读，提高检测效率和可靠性；然后通过综合利用不同信号源的信息，实现金属结构缺陷大小、类型、形状和位置的更加精准和全面的表征，为工业领域的无损检测提供创新性技术支持。