应用案例

　　实验名称：基于扫描激光多普勒测振技术与YOLOv5s深度学习模型的铝板盲孔损伤检测

　　实验目的：针对工程结构损伤检测中存在的信号复杂、成像困难及传统分析方法效率低下的问题，本研究提出了一种基于全导波场图像目标识别的智能损伤检测方法，通过结合超声导波检测技术与深度学习算法，系统探究了损伤引起的波场畸变特性及其识别机制。

　　测试设备：扫描激光多普勒测振仪、函数发生器、功率放大器ATA-2021H、压电换能器、反光膜、计算机数据处理系统，预制含盲孔损伤铝板实验构件。

　　实验过程：本实验通过搭建SLDV非接触扫描实验平台，系统验证了导波在损伤区域的传播特性，探究了多频率激励下波场畸变规律与损伤识别精度，分析了瞬态波场图像的时空演化特征，并通过训练YOLOv5s深度学习模型，实现了对盲孔损伤的精准定位与尺寸识别。

　　图1实验装置示意图

　　图2实验装置流程图

　　实验结果：在200kHz五峰波激励下，训练完成的YOLOv5s模型能够精准捕捉损伤引起的波场畸变特征，实现亚毫米级定位精度（误差<1mm）和10%以内的尺寸识别误差。数值模拟与实验验证均显示，该模型可有效识别不同尺寸盲孔损伤，并成功规避激励点干扰，对金属腐蚀、复合材料层裂等具有波数变化特征的损伤类型展现出强泛化能力。本研究通过深度学习与全波场检测技术的融合，为工程结构健康监测提供了高精度、高可靠性的智能检测方案。

　　图3，5帧实验全场波场图像检测结果

　　图4实验瞬态波场检测结果与实际结构盲孔对比图

　　产品推荐：ATA-2021B高压放大器

　　图：ATA-2021B高压放大器指标参数

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