【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及非破坏性检测，尤其涉及一种超声分析方法及系统。
技术介绍
1、非破坏性检测
涉及使用各种技术手段检测材料、组件或系统的完整性和性能，而无需造成损坏，非破坏性检测在各种行业中广泛应用，如航空、建筑和制造业，用于保证结构和系统的安全性和可靠性。
2、其中，超声分析方法是通过超声波技术来检测内部结构缺陷或特性的一种方式，其目的是在不损坏被检测对象的情况下，识别出潜在的缺陷或问题，这种方法能够提供关于材料内部结构的详细信息，帮助评估其完整性和性能，超声分析方法通常通过发射超声波并接收其在材料内部反射的回声来实现，超声波在材料内传播时，其速度和反射特性会受到材料内部结构的影响，通过分析这些超声波的回声，可以推断出材料内部的特性，例如裂缝、空洞或其他缺陷。
3、传统的超声分析方法在裂纹检测和定位方面，由于依赖简单的技术和算法，传统方法无法精确捕捉裂纹的细微特征，缺陷分类和分析上，传统方法缺乏深入和全面的分析能力，无法提供详尽的缺陷信息，在材料损伤和疲劳程度的预测方面，传统方法不具备有效的时间序列分析能力，...
【技术保护点】
1.一种超声分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于超声波原始数据，采用数据预处理算法，进行数据优化，生成优化原始数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于所述优化原始数据，应用卷积神经网络模型，进行裂纹检测与定位，生成裂纹检测报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于所述裂纹检测报告，结合深度学习模型，进行缺陷分类和分析，生成分类缺陷报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基...
【技术特征摘要】
1.一种超声分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于超声波原始数据，采用数据预处理算法，进行数据优化，生成优化原始数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于所述优化原始数据，应用卷积神经网络模型，进行裂纹检测与定位，生成裂纹检测报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于所述裂纹检测报告，结合深度学习模型，进行缺陷分类和分析，生成分类缺陷报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于所述优化原始数据，使用循环神经网络分析时序信息，预测材料的疲劳和损伤发展，生成损伤预测分析的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的超声分析方法，其特征在于，基于所述分类缺陷报告和损伤预测分析，采用机器学习特征工程技术，结合监督学习算法，生...
【专利技术属性】
技术研发人员：王方明，熊国平，
申请(专利权)人：中恒智能工业设备深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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