一种基于人工智能的金属点蚀缺陷程度评估方法和系统

本发明提供一种基于人工智能的金属点蚀缺陷程度评估方法和系统，通过获取金属板材在成型过程中的微观孔隙率分布数据，及金属板材在定向应力波作用下的内部波动信号；基于内部波动信号的传播衰减率，生成与微观孔隙率分布数据对应的结构异常区域的几何参数；获取结构异常区域的电流密度分布数据；将微观孔隙率分布数据、结构异常区域的几何参数以及电流密度分布数据输入人工智能模型，以将微观孔隙率分布数据与电流密度分布数据进行关联，生成金属板材的孔隙电流耦合特征矩阵；根据孔隙电流耦合特征矩阵，生成金属板材的内部点蚀缺陷程度的量化评估结果；本发明提供的技术方案实现了对金属内部点蚀缺陷程度的动态量化评估，突破了传统单一指标检测方法在缺陷演化机制解析和量化精度上的技术瓶颈。