一种基于深度学习的非接触式超分辨导波阵列成像方法

本发明公开了一种基于深度学习的非接触式超分辨导波阵列成像方法，涉及结构无损检测与成像技术领域，具体步骤包括；步骤一、建立非接触式导波阵列进行数据采集，对获取的导波阵列响应数据应用延迟和求和波束形成算法，生成初始导波成像图像，步骤二、从初始导波成像图像提取缺陷的空间分布概率，构建去噪DAS图像，从去噪DAS图像中提取包含缺陷的局部子图区域，步骤三、通过多尺度残差网络生成高分辨率缺陷图像，并采用定量化指标动态优化成像结果，本发明通过结合多尺度深度神经网络结构，突破传统成像方法的衍射极限，能够对结构中的亚波长缺陷进行清晰可视化。