[发明专利]一种基于超声波和深度学习的应力检测方法、装置及设备在审
| 申请号： | 202010796232.8 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111948286A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 邓露;许绍鹏;史鹏;王维 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G01N29/04 | 分类号： | G01N29/04;G01N29/44;G06N3/04;G06N3/08;G01L1/25 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王雨 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超声波和深度学习的应力检测方法，通过接收待测样品的结构材料信息及超声波探测信号；根据所述结构材料信息，确定对应的结构应力模型；根据所述超声波探测信号，通过所述结构应力模型得到所述待测样品的应力信息；所述结构应力模型为通过预设的样本集训练得到的神经网络模型。本发明操作简单且不会对样品的结构造成任何损伤，检测成本较低；只要有足够的超声波样本供神经网络模型，模型的检测精度和准确度就很高，从而可大幅提升检测精度和检测效率；此外，超声波检测应力，不受待测样品的材料限制，普适性较强。本发明还提供了一种具有上述优点的基于超声波和深度学习的应力检测装置、设备及计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超声波 深度 学习 应力 检测 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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