《表2 试件缺陷参数：基于SSDAE深度神经网络的钛板电涡流检测图像分类研究》

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《基于SSDAE深度神经网络的钛板电涡流检测图像分类研究》

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（mm）

本文主要研究钛板表面缺陷电涡流成像检测与缺陷分类识别。而钛板裂纹、划伤等缺陷形态、性质较为相似；孔洞、撞击凹陷等缺陷较为相似。因此选取了具有代表性的两类缺陷（裂纹、孔洞）进行了试件的加工。在厚度为3 mm的TA2钛板上采用电火花放电加工了裂纹、孔洞，以模拟钛板材缺陷，每块试件各有不同程度的缺陷9个。试件的具体尺寸及缺陷参数如图7和表2所示。