摘要
本发明涉及AI模型优化技术领域,揭露了基于AI的集装箱底板材料检测方法及系统,所述方法包括:获取集装箱底板的表面形变拓扑图和内部声阻抗矩阵;通过所述集装箱底板的环境参数,将所述表面形变拓扑图和所述内部声阻抗矩阵进行特征关联耦合,得到自适应特征张量;调用预构建的材料缺陷知识库,按照缺陷特征多级划分所述自适应特征张量,得到缺陷概率向量;根据所述缺陷概率向量定位所述集装箱底板的缺陷区域,生成结构检测报告,比对所述多角度拓扑图和预设基准图像集的区域灰度差异,得到超出灰度波动范围的异常形变区域坐标;解决集装箱底板材料检测效率提升受限,无法满足工业生产中对材料快速检测实际需求的问题。