声谱图与卷积神经网络在漏磁检测技术中的应用

摘要：

对无缝钢管进行漏磁无损检测的过程中,需要对信号进行分类识别,传统信号处理方法存在一定的不足,无法进行较为准确的判断.文章提出了一种基于卷积神经网络的声谱图识别方法,对传感器获取的信号进行转化获得声谱图,以图像处理的方法,利用卷积神经网络的技术,提升了信号分类的准确性.通过实验,证明此方法具有良好的效果.

关键词：卷积神经网络CNN、声谱图、漏磁信号

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：2018年教育部"中西部高等学校青年骨干教师国内访问学者项目"50061

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：38-39,42