摘要
本发明涉及一种基于数据驱动的机械臂超声导波多缺陷检测路径规划方法,涉及无损检测与自动检测技术领域,解决现有技术中没有针对大型板材结构及大型曲面结构的缺陷自动化检测的技术问题。该方法适用的系统包括控制与测试系统和被测试件。本发明应用机械臂携带电磁声学传感器对大型板材、大型曲面结构进行扫描,从而实现对多种不同缺陷的检测、定位与识别;可减少耦合剂的使用、提高检测时效、提高检测精度并实现检测的准确性以及提高对缺陷的定位与识别的精确性;对机械臂的扫描路径进行优化设计,提高检测效率;将采集到的数据作为原始数据集构建深度学习模型和集成CNN模型,实现大型构件、大型曲面结构内部多缺陷的机械臂扫描检测路径规划。
技术关键词
电磁声学传感器
路径规划方法
超声导波
机械臂
深度学习模型
信号放大器
功率放大器
接收器
训练集数据
判断缺陷
板材结构
控制信号发生器
局部特征提取
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