涡流探伤与AI融合的前沿探索-苏州德斯森电子有限公司

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涡流探伤与AI融合的前沿探索

分类：公司新闻更新时间：2025-12-23 点击次数：220次

Transformer模型的缺陷智能识别

技术前沿：2025年清华大学精密仪器系研发的EDT-Former涡流信号识别模型，通过迁移学习解决传统算法对小样本缺陷（如0.05mm微裂纹）识别率低的问题。其创新点在于：

模型优势：

双模态输入：同时处理原始涡流信号（时域+频域）和探头扫描轨迹（空间坐标），特征提取维度提升至传统CNN的3倍；

自注意力机制：自动聚焦信号异常区域，对信噪比＜1:5的弱信号识别率达92%，远超人工判读的65%；

轻量化部署：模型压缩至2.3MB，可直接嵌入便携式探伤仪，实现边检测边分析，实时性满足在线检测需求。

落地场景：该模型已授权给奥林巴斯、钢研纳克等企业，在高铁轮对检测中，将人工复核工作量减少70%，误判率控制在0.3%以下。