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Defect Detection in CK45 Steel Structures through C-scan Images Using Deep Learning Method

Artificial Intelligence Advances 2021年第1期3卷 44-51页

作者： Navid Moshtaghi Yazdani Department of Electrical Engineering Mashhad branchIslamic Azad UniversityMashhadIran

In the present paper,a method for reliable estimation of defect profile in CK45 steel structures is presented using an eddy current testing based measurement system and post-processing system based on deep learning *** a deep learning method is used to determine the defect characteristics in metallic structures by magnetic field C-scan images obtained by an anisotropic magneto-resistive *** designed and adjusting the deep convolution neural network and applied it to C-scan images obtained from the measurement system,the performance of deep learning method proposed is compared with conventional artificial neural network methods such as multilayer perceptron and radial basis function on a number of metallic specimens with different *** results confirm the superiority of the proposed method for characterizing defects compared to other classical training-oriented methods。

关键词： Deep neural network Deep learning Magnetic field measurement anisotropic magneto-resistive Machine learning CK45 steel

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