本发明提供了一种基于超声相控阵成像的缺陷分类方法及系统,属于无损检测领域,方法包括:对待测样件采用超声相控阵成像获取超声全矩阵数据;对超声全矩阵数据进行全聚焦处理,根据信号幅值进行色彩编码,获取待测样件的图像;对待测样件的图像进行预处理后输入至分类预测模型中,获取待测样件的缺陷分类;训练分类预测模型的方法为:利用缺陷超声散射数据有限元仿真方法,通过仿真超声相控阵成像获取仿真数据;对仿真数据进行全聚焦处理后,获取仿真图像;对仿真图像预处理后进行数据增强;采用卷积神经网络对仿真图像进行图像特征提取;将图像特征输入至全连接层,以缺陷分类为输出训练分类预测模型。本发明提升了缺陷分类的精准度。
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