基于深度学习的组件物理特征智能识别方法

本发明涉及无损检测领域，公开了基于深度学习的组件物理特征智能识别方法，包括以下步骤：获取待测组件的空间位置和姿态信息；对待测组件施加多模态物理激励；捕获待测组件在所述多模态物理激励下的多维物理响应；将多维物理响应输入至物理引导深度学习模型，由所述物理引导深度学习模型学习并提取组件的物理特性；对待测组件的所述物理特性识别结果进行物理溯源与状态评估；所述施加多模态物理激励的步骤包括对待测组件施加声学激励、电磁激励和热激励。本发明中，通过施加多模态物理激励并捕获多维物理响应，获取了综合性信息，有效弥补了纯数据驱动模型在数据量有限时的泛化能力不足，从而提高了对组件物理特性识别的精确性。