基于深度学习的超声波探伤系统设计

基于深度学习的超声波探伤系统设计MATLAB代码实现，对获得的数据进行降噪，特征提取，BP神经网络进行训练，判断内部损伤。

该回答引用ChatGPT GPT-4

运行结果

img

代码如下

clear
% 加载超声波数据
load('ultrasonic_data.mat'); % 替换为您的数据文件

% 使用小波进行降噪处理
num_samples = size(signal, 1);
denoisedSignal = zeros(size(signal));
for i = 1:num_samples
    denoisedSignal(i, :) = wdenoise(signal(i, :), 5, 'Wavelet', 'db4', 'DenoisingMethod', 'UniversalThreshold');
end

% 使用傅里叶变换进行特征提取
num_features = 100;
features = abs(fft(denoisedSignal, [], 2));
features = features(:, 1:num_features);

% 归一化特征
normalizedFeatures = (features - mean(features, 1)) ./ std(features, 1);

% 准备训练和测试数据
trainRatio = 0.8;
[trainInd, ~, testInd] = dividerand(size(normalizedFeatures, 1), trainRatio, 0, 1 - trainRatio);
trainData = normalizedFeatures(trainInd, :);
trainLabels = labels(trainInd);
testData = normalizedFeatures(testInd, :);
testLabels = labels(testInd);

% 创建并训练BP神经网络
hiddenLayerSize = 20;
net = patternnet(hiddenLayerSize);
net.divideParam.trainRatio = 1;
net.divideParam.valRatio = 0;
net.divideParam.testRatio = 0;
net.trainParam.epochs = 200;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net.trainParam.min_grad = 1e-5;
trainTargets = ind2vec(trainLabels');
[net, tr] = train(net, trainData', trainTargets);

% 测试网络
predictedLabels = net(testData');
[~, predictedClass] = max(predictedLabels);
actualClass = testLabels;
accuracy = sum(predictedClass' == actualClass) / length(actualClass);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);




% 使用中值滤波对信号进行降噪
x = medfilt1(y,3);

% 使用高斯滤波对信号进行降噪
gaussianFilter = fspecial('gaussian',[1 5],2);
x = imfilter(y,gaussianFilter);

% 使用小波变换对信号进行降噪
[c,l] = wavedec(y,3,'db1');
c(1:l(1)) = 0;
x = waverec(c,l,'db1');
% 提取时域特征
meanValue = mean(x);
stdValue = std(x);
maxVal = max(x);
minVal = min(x);

% 提取频域特征
Fs = 1000;  % 采样频率
N = length(x);  % 信号长度
freq = (0:N-1)*(Fs/N);  % 频率数组
Y = fft(x);  % 傅里叶变换
P2 = abs(Y/N);  % 双边频谱
P1 = P2(1:N/2+1);  % 单边频谱
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
fIndex = find(freq>=10 & freq<=100);  % 提取10-100Hz的频率特征
freqFeature = mean(P1(fIndex));

% 提取小波变换特征
[c,l] = wavedec(x,3,'db1');
cA3 = appcoef(c,l,'db1',3);
cD3 = detcoef(c,l,3);
cD2 = detcoef(c,l,2);
cD1 = detcoef(c,l,1);
waveletFeature = [mean(cA3),std(cA3),mean(cD3),std(cD3),mean(cD2),std(cD2),mean(cD1),std(cD1)];
% 构建神经网络模型
net = feedforwardnet([10 5]);  % 两层隐藏层，第一层10个神经元，第二层5个神经元
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';  % 第一层激活函数为logsig
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';  % 第二层激活函数为purelin

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 500;  % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 0.01;  % 训练目标误差
net.trainParam.lr = 0.1;  % 学习率

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,X,Y);

% 测试神经网络
outputs = sim(net,Xtest);
% 对新数据进行降噪和特征提取
xtest = medfilt1(ytest,3);  % 使用中值滤波进行降噪
meanValue = mean(xtest);  % 提取时域特征
stdValue = std(xtest);
maxVal = max(xtest);
minVal = min(xtest);
% ...

% 输入到训练好的神经网络中进行预测
inputFeatures = [meanValue,stdValue,maxVal,minVal,freqFeature,waveletFeature];  % 将多个特征合并成一个特征向量
prediction = sim(net,inputFeatures);  % 预测输出结果
if prediction > 0.5
    disp('存在内部损伤');
else
    disp('未检测到内部损伤');
end

该回答引用chatgpt:
基于深度学习的超声波探伤系统设计可以分为以下几个步骤：

1数据采集和预处理：使用超声波传感器对被测物体进行探测，得到超声波信号。将采集到的超声波信号进行预处理，包括降噪、滤波、放大等操作。
2特征提取：从预处理后的信号中提取特征，以便进行分类和诊断。常用的特征包括时域特征、频域特征、小波包特征等。
3数据标注：对采集到的超声波信号进行分类和标注，以便进行监督学习。根据实际应用场景，可以将数据分为正常和异常两类，也可以分为多个类别。
4神经网络设计和训练：使用BP神经网络对标注好的数据进行训练。BP神经网络是一种前馈神经网络，通过反向传播算法更新神经元的权值和阈值，以达到减小误差的目的。
5模型评估和优化：使用评价指标（如准确率、召回率、F1值等）对模型进行评估，发现模型存在的问题并进行调优。
6实时监测：使用训练好的模型对新采集到的数据进行实时监测，诊断被测物体内部是否存在损伤，并进行报警和处理。

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
基于深度学习的超声波探伤系统可以使用卷积神经网络（CNN）来进行降噪和特征提取，再使用BP神经网络进行训练和损伤判断。下面是一个简单的设计流程：

  1. 数据获取：获取超声波探伤数据，包括有损伤和无损伤的数据，可以通过实验获得或从数据集中获取。

  2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括数据标准化、降采样等操作，以便后续处理。

  3. 数据降噪：使用卷积神经网络对数据进行降噪处理，以提高数据质量。

  4. 特征提取：使用卷积神经网络进行特征提取，将数据转换为有意义的特征向量，提高数据的表达能力。

  5. 数据划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练和评估。

  6. BP神经网络训练：使用训练集对BP神经网络进行训练，并使用验证集进行模型调参。

  7. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

  8. 损伤判断：对新的超声波探伤数据进行预测，判断是否存在损伤。

在以上步骤中，数据预处理、数据降噪和特征提取是非常关键的步骤，它们的效果直接影响到模型的性能。在特征提取方面，可以使用多层卷积和池化层来提取数据中的空间特征，同时使用全连接层来提取数据中的序列特征。

另外，为了提高模型的性能，还可以使用一些技巧，如数据增强、批量归一化、dropout等。此外，选择合适的损失函数和优化算法也是非常重要的。

最后需要注意的是，超声波探伤数据的特点是数据量较小、噪声较多，因此模型的设计需要特别注意过拟合和欠拟合的问题。可以使用交叉验证等方法来避免这些问题的出现。

希望这些信息能够对你有所帮助！

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：

  1. 数据采集和预处理

首先，需要通过超声波探伤仪器采集尽可能全面、准确的数据。采集到的数据包括探测到的物体内部结构、缺陷或其他异常点等。

对于超声波探测到的原始数据，需要进行一些预处理操作。其中最主要的是降噪。常见的降噪方法包括中值滤波、小波去噪等。

以下是一个示例代码，用于采集原始数据并进行中值滤波降噪。

% 采集原始数据
[data,Fs] = audioread('raw_data.wav');

% 中值滤波降噪
data_filtered = medfilt1(data,5);
  1. 特征提取

在进行特征提取时，可以从多个角度出发，提取不同的特征。有些方法是基于时域（时间）的，例如平均值、标准差等；另一些则是基于频域（频率）的，例如功率谱密度、峰值频率等。在本例中，我们选择用小波变换对超声波数据进行频域特征提取。

以下是一个示例代码，用于进行小波变换。

% 进行小波变换 4 层
wname = 'db4';
[C,L] = wavedec(data_filtered,4,wname);

% 提取近似系数
A4 = appcoef(C,L,wname);

% 提取细节系数
D1 = detcoef(C,L,1);
D2 = detcoef(C,L,2);
D3 = detcoef(C,L,3);
D4 = detcoef(C,L,4);
  1. BP神经网络训练和预测

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型。其基本思路是利用梯度下降法来优化网络的权重和偏差，将输入数据通过多个隐层节点传递到输出层。在本例中，我们使用BP神经网络进行训练和预测。其中，训练集中的数据分为两类：正常数据和有缺陷的数据。

以下是一个示例代码，用于进行BP神经网络训练和预测。

% 构造 BP 神经网络
net = feedforwardnet(10);

% 将数据分为训练集和测试集
idx = randperm(size(A4,1));
train_data = A4(idx(1:80),:);
test_data = A4(idx(81:end),:);

% 构造训练数据和标签
train_labels = zeros(80,2);
train_labels(1:40,1) = 1;
train_labels(41:end,2) = 1;

% 训练神经网络
net = train(net,train_data',train_labels');

% 对测试数据进行预测
test_labels = net(test_data');

以上是一个简单的示例代码，用于说明超声波探伤系统中的核心流程。实际应用中，需要根据具体情况进行修改和完善。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

以下内容部分参考ChatGPT模型：

针对这个问题，我可以给出以下思路：

  1. 数据预处理：对获得的超声波探伤数据进行降噪处理，以减少噪声对后续处理的影响。

  2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）对降噪后的数据进行特征提取。可以考虑使用一些经典的CNN模型，例如VGG、ResNet等。

  3. 训练模型：将特征提取后的数据输入到BP神经网络中进行训练，并对模型进行优化。可以使用一些优化算法，如Adam、SGD等。

  4. 损伤判断：使用训练好的模型对新的超声波探伤数据进行判断，判断是否存在内部损伤。

以下是一个简单的代码例子，仅供参考：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.optimizers import Adam

# 数据处理
def preprocess_data(data):
    # 对数据进行降噪处理
    # TODO

    return data

# 构建CNN模型
def build_cnn_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    
    return model

# 构建BP神经网络模型
def build_bp_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, input_shape=input_shape, activation='relu'))
    model.add(Dense(32, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    
    return model

# 训练模型
def train_model(cnn_model, bp_model, train_data, train_labels):
    # 对数据进行预处理
    train_data = preprocess_data(train_data)
    
    # 在CNN模型中提取特征
    features = cnn_model.predict(train_data)
    
    # 训练BP模型
    bp_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])
    bp_model.fit(features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)
    
    return bp_model

# 损伤判断
def predict_damage(cnn_model, bp_model, test_data):
    # 对数据进行预处理
    test_data = preprocess_data(test_data)
    
    # 在CNN模型中提取特征
    features = cnn_model.predict(test_data)
    
    # 使用BP模型进行损伤判断
    predictions = bp_model.predict(features)
    
    return predictions

# 示例数据
train_data = np.random.rand(100, 128, 128, 3)
train_labels = np.random.randint(2, size=(100,))

test_data = np.random.rand(10, 128, 128, 3)

# 构建模型并训练
cnn_model = build_cnn_model(train_data.shape[1:])
bp_model = build_bp_model((128,))
trained_model = train_model(cnn_model, bp_model, train_data, train_labels)

# 进行损伤判断
predictions = predict_damage(cnn_model, trained_model, test_data)

如果我的建议对您有帮助、请点击采纳、祝您生活愉快

引用chatGPT作答，首先，我们需要导入必要的 MATLAB 工具箱和数据集。在这个例子中，我们将使用 MatConvNet 工具箱来构建我们的卷积神经网络模型，以及使用一个开放数据集（例如 NASA 声音数据集）来进行训练和测试。

% 导入数据集
% TODO: 填入导入数据集的代码

% 导入 MatConvNet 工具箱
% TODO: 填入导入 MatConvNet 工具箱的代码

接下来，我们将使用 MatConvNet 工具箱构建一个卷积神经网络（CNN）模型。在这个例子中，我们将使用一个简单的 CNN 模型，包括 3 个卷积层和 2 个全连接层。

% 定义 CNN 模型
% TODO: 填入 CNN 模型定义的代码

然后，我们将使用 BP 神经网络进行训练。在这个例子中，我们将使用交叉熵损失函数和随机梯度下降法进行训练。

% 定义损失函数和优化器
% TODO: 填入损失函数和优化器的代码

% 训练模型
% TODO: 填入模型训练的代码

最后，我们可以使用训练好的模型对新数据进行预测和损伤判断。

% 使用模型进行预测
% TODO: 填入模型预测的代码

当然，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更加复杂和完整的解决方案。