一种基于全聚焦与机器学习的铅封内部缺陷智能检测方法

本发明公开了一种基于全聚焦与机器学习的铅封内部缺陷智能检测方法，涉及无损检测领域与机器学习技术领域，该方法利用超声相控阵设备对电缆终端封铅进行多角度扫描，通过全矩阵捕获收集数据并经全聚焦技术处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，制作物理样本训练机器学习模型以实现图像分类，再通过独立样本验证模型性能，最后与人类检查员结果比较。此方法借助全聚焦技术处理丰富数据集，结合机器学习模型提升检测可靠性，可自动检测封铅内部缺陷，解决了现有检测方法条件要求高、精度低等问题，能高效处理多通道数据，适应复杂场景，为封铅缺陷早期检测及电力系统监控提供有效方案。