BP神经网络在红外热波无损检测定量识别中的应用

摘要：

为实现红外热波检测对缺陷的定量识别,应用BP神经网络,拟合函数关系来实现定量识别.在脉冲热像中,以最佳检测时间和表面最大温差为输入量,以缺陷的深度和直径为输出量,利用BP神经网络拟合输入量与输出量之间的关系.借助数值计算的方法,提供样本训练神经网络,并进行了30次随机计算.通过结果分析,发现使用BP神经网络进行计算具备以下特点:网络收敛速度并不决定计算的精度；网络训练过程中,是否达到计算目标误差不会对计算精度带来较大影响；该方法具有较好的计算稳定性.针对计算结果分布特点,设计计算方法,对数据中的较大误差点进行剔除,最后使用取均值的方法减小获得较大误差的风险,提高计算精度.计算结果表明,在4个参数的计算中,最大误差为3.32％,最小误差为0.1％,证明BP神经网络方法可以用于实现缺陷的定量识别计算.

关键词：热波检测、函数拟合、BP神经网络、定量识别

所属期刊栏目：41

分类号：TP274.52(自动化技术及设备)

资助基金：国防预研项目

在线出版日期：2013-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2304-2310