本发明涉及一种基于CNN的超声复合材料缺陷三维成像方法及系统,属于三维成像领域,方法包括:对待测复合材料试件进行扫描,采集坐标值(X,Y)下的超声A扫描时域信号;将所述超声A时域信号以一维数组a[n]的形式存储;将所述超声A时域信号进行经验小波变换(EmpiricalWaveletTransform,EWT),并将所述一维数组a[n]转换为二维时频域信号图像EWT‑Hilbert谱图,以图片的形式存储;构建CNN网络模型;将所述EWT‑Hilbert谱图输入至所述CNN网络模型,得到复合材料缺陷深度值D;将所述坐标值(X,Y)和所述深度值D进行数据融合,形成三维离散成像矩阵,完成缺陷三维成像,本发明中的上述方法用于实现缺陷智能三维成像,提高缺陷深度值的智能识别准确率。
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