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Defect Orientation Insensitive Depth Estimation Method Using a Novel Differential Eddy-Current Probe
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AI
DOI：10.1109/jsen.2026.3706800.png)
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摘要
En 中文
涡流检测（ECT）作为一种高效的非接触无损检测（NDT）技术，已广泛应用于航空航天、核能和增材制造等领域关键部件的缺陷检测。本文针对手动盲检中缺陷深度和取向均会影响检测信号响应的挑战，提出了一种结合取向不敏感传感器探头和机器学习方法的缺陷深度估计算法。设计了一种基于矩形激励线圈和L形拾取线圈的差分涡流传感器，并通过有限元仿真优化其关键参数以获得最佳测试结构。利用随机森林（RF）模型对扫描电压信号进行特征选择，并采用CatBoost分类器实现缺陷深度重建。实验结果表明，所提出的方法在缺陷深度反演中平均精度达到95.42%。
Keyword:
CatBoost classifier
defect depth estimation
differential sensor
eddy current
L-shaped coil
nonintrusive
期刊
IF:
4.5
论文数:
2.2W
被引数:
7.3W
机构
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