一种PDC复合片模具质量检测方法

本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种PDC复合片模具质量检测方法。该方法包括：本申请方法通过多频超声探头扫描PDC复合片模具，获得多通道超声图像，并利用深度卷积神经网络进行去噪与对比度增强。改进的MesoNet算法提取特征，采用加权融合策略生成增强图像，最终通过图像分割与缺陷面积计算进行质量等级分类。本申请解决了PDC复合片模具质量检测中多频超声数据融合困难、缺陷特征提取不准确、图像分割精度不足以及质量分级标准化程度低的技术问题。通过多频超声探头协同扫描、改进MesoNet算法特征提取、U‑Net图像分割和智能质量分类技术，提高了PDC复合片模具缺陷检测的准确性和自动化水平。