基于电涡流传感器和神经网络的电缆芯材质预测模型建立方法及检测装置
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基于电涡流传感器和神经网络的电缆芯材质预测模型建立方法及检测装置
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及一种基于电涡流传感器和神经网络的电缆芯材质检测装置,属于材质检测领域,通过对传感器输出电压值的分析和神经网络学习功能,实现快速、准确、无损测试,检测电缆芯金属特性并判断其材质是否合格。包括电涡流传感器、分析模块、存储器及显示器;本发明基于电涡流传感器,将不同金属的金属特性以不同电压值输出,利用神经网络的学习功能,更为准确的判断出电缆芯的材质。本发明装置具有操作简便,快速准确及无损被测对象等特点,针对目前电缆芯以铝线代替铜线的普遍现象所带来的经济损失和安全隐患问题,提供了一种较好的解决办法。
本发明涉及一种基于电涡流传感器和神经网络的电缆芯材质检测装置,属于材质检测领域,通过对传感器输出电压值的分析和神经网络学习功能,实现快速、准确、无损测试,检测电缆芯金属特性并判断其材质是否合格。包括电涡流传感器、分析模块、存储器及显示器;本发明基于电涡流传感器,将不同金属的金属特性以不同电压值输出,利用神经网络的学习功能,更为准确的判断出电缆芯的材质。本发明装置具有操作简便,快速准确及无损被测对象等特点,针对目前电缆芯以线代替线的普遍现象所带来的经济损失和安全隐患问题,提供了一种较好的解决办法。
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标签:无损检测
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