El reconocimiento preciso del grosor juega un papel vital en la salvaguarda de la fiabilidad estructural de activos críticos. La prueba de corriente de Eddy por pulso (PECT), como un método no destructivo que es tanto sin contacto como insensible a recubrimientos superficiales, proporciona un camino eficiente para este propósito. Sin embargo, las características complejas, no estacionarias y no lineales de las señales PECT dificultan que los modelos convencionales capturen conjuntamente patrones de alta frecuencia localizados y dependencias temporales de largo alcance, limitando así su rendimiento predictivo. Para superar estos problemas, introducimos un nuevo marco de aprendizaje profundo, convolución dilatada residual de múltiples escalas y memoria a corto y largo plazo bidireccional con un mecanismo de compresión y excitación (MRDC-BiLSE) para el análisis de series temporales PECT. La arquitectura integra un bloque de convolución dilatada residual de múltiples escalas. Al combinar convoluciones dilatadas con conexiones residuales a diferentes escalas, este bloque captura patrones estructurales a través de múltiples resoluciones temporales, lo que lleva a una extracción de características más completa y discriminativa. Además, para aprovechar mejor las dependencias temporales, el módulo BiLSTM-SE combina modelado bidireccional con un mecanismo de compresión y excitación, lo que resulta en representaciones de características más discriminativas. Los experimentos en conjuntos de datos PECT experimentales confirman que MRDC-BiLSE supera a los métodos existentes, mostrando aplicabilidad para el reconocimiento de grosor en el mundo real.