基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法及系统

本申请提出一种基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法及系统，该方法应用于识别系统，包括：以目标频率的超声信号采集待识别金属表面的图像；从所述图像中提取至少一个待识别特征，任一待识别特征中均包含所述待识别金属表面的缺陷特征；当所述至少一个待识别特征包括两个及以上待识别特征的情况下，任意两个待识别特征所包含缺陷特征的尺度不同；分别识别所述至少一个待识别特征得到至少一个缺陷识别子结果；组合所述至少一个缺陷识别子结果得到所述待识别金属表面的缺陷识别结果。采用本申请的技术方案，不仅能够提高对微米级缺陷的检测率，而且采用深度学习模型识别缺陷，能够提高识别的精度。