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基于超声TOFD直通波及神经网络的近表面缺陷自动识别
被引量:
4
1
作者
陈振华
胡怀辉
卢超
《无损检测》
2014年第3期14-17,24,共5页
针对超声TOFD存在近表面盲区及近表面缺陷自动识别分类的问题,提出了基于超声TOFD直通波及神经网络对近表面孔状缺陷识别分类的方法。在近表面缺陷检测信号的直通波部分选取多个关键点,揭示了各关键点幅度分布与近表面缺陷深度的关系,...
针对超声TOFD存在近表面盲区及近表面缺陷自动识别分类的问题,提出了基于超声TOFD直通波及神经网络对近表面孔状缺陷识别分类的方法。在近表面缺陷检测信号的直通波部分选取多个关键点,揭示了各关键点幅度分布与近表面缺陷深度的关系,获得了用于近表面缺陷检测的幅度分布特征值,并将该特征值用于BP神经网络对缺陷识别分类。试验结果表明,该方法能够对铝合金板近表面孔状缺陷进行准确、有效的自动识别分类。
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关键词
超声TOFD
BP神经网络
近表面缺陷
特征值
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职称材料
题名
基于超声TOFD直通波及神经网络的近表面缺陷自动识别
被引量:
4
1
作者
陈振华
胡怀辉
卢超
机构
南昌航空大学无损检测教育部重点试验室
出处
《无损检测》
2014年第3期14-17,24,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11104129)
无损检测技术教育重点试验室开放基金资助项目(ZD201029001)
文摘
针对超声TOFD存在近表面盲区及近表面缺陷自动识别分类的问题,提出了基于超声TOFD直通波及神经网络对近表面孔状缺陷识别分类的方法。在近表面缺陷检测信号的直通波部分选取多个关键点,揭示了各关键点幅度分布与近表面缺陷深度的关系,获得了用于近表面缺陷检测的幅度分布特征值,并将该特征值用于BP神经网络对缺陷识别分类。试验结果表明,该方法能够对铝合金板近表面孔状缺陷进行准确、有效的自动识别分类。
关键词
超声TOFD
BP神经网络
近表面缺陷
特征值
Keywords
Ultrasonic TOFD
BP neural network
Near-surface defects
Characteristic numbers
分类号
TG115.285 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于超声TOFD直通波及神经网络的近表面缺陷自动识别
陈振华
胡怀辉
卢超
《无损检测》
2014
4
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