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摘要
本发明公开了一种基于磁异常信号的金属表面及内部缺陷分类方法。该方法在天然地磁场的基础上,通过扫查装置对待测试件正面、背面表面进行扫查,正面扫查视为表面缺陷,背面扫查视为内部缺陷。采集试件表面的磁信号后,提取缺陷的特征信息；建立以弱磁信号缺陷特征值作为输入、缺陷位置作为输出的算法分类模型,采用贝叶斯优化算法结合交叉法对LightGBM模型中超参数进行寻优；利用优化后的LightGBM模型模型对缺陷位置进行分类预测。
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本发明公开了一种基于磁异常信号的金属表面及内部缺陷分类方法。该方法在天然地磁场的基础上,通过扫查装置对待测试件正面、背面表面进行扫查,正面扫查视为表面缺陷,背面扫查视为内部缺陷。采集试件表面的磁信号后,提取缺陷的特征信息；建立以弱磁信号缺陷特征值作为输入、缺陷位置作为输出的算法分类模型,采用贝叶斯优化算法结合交叉法对LightGBM模型中超参数进行寻优；利用优化后的LightGBM模型模型对缺陷位置进行分类预测。
