Avances de aprendizaje automático en pruebas no destructivas ultrasónicas de matriz de fases: una revisión
Autores: Na, Yiming; He, Yunze; Deng, Baoyuan; Lu, Xiaoxia; Wang, Hongjin; Wang, Liwen; Cao, Yi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Avances de aprendizaje automático en pruebas no destructivas ultrasónicas de matriz de fases: una revisión
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Aprendizaje automático
Pruebas no destructivas
Pruebas ultrasónicas de arreglo en fase
Detección de defectos
Generación de datos
Modelado multidimensional
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Los avances recientes en aprendizaje automático (ML) han llevado a un rendimiento de vanguardia en varias tareas específicas del dominio, lo que ha generado un interés creciente en su aplicación en pruebas no destructivas (NDT).
Descripción
Los avances recientes en aprendizaje automático (ML) han llevado a un rendimiento de vanguardia en varias tareas específicas del dominio, lo que ha generado un interés creciente en su aplicación en pruebas no destructivas (NDT).