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基于模糊模式识别的焊缝缺陷图像检测
被引量:
8
1
作者
王欣
高炜欣
+2 位作者
武晓朦
王征
李华
《西安石油大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第4期115-121,共7页
以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为对象,通过图像处理、特征提取和模糊识别实现了对缺陷的识别。为提高识别精度与实时性,采用主成分分析法对采集图像的像素矩阵进行了主元分析,结合模糊识别中的模糊C均值聚类算法对圆形缺陷和线形缺陷...
以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为对象,通过图像处理、特征提取和模糊识别实现了对缺陷的识别。为提高识别精度与实时性,采用主成分分析法对采集图像的像素矩阵进行了主元分析,结合模糊识别中的模糊C均值聚类算法对圆形缺陷和线形缺陷进行识别。相比于传统的通过提取缺陷的若干几何特征分类识别的方法,此方法具有算法简单、占用内存空间小、识别准确率高、实时性强等特点。最终平均识别率可达到90.93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。
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关键词
缺陷识别
焊缝缺陷
X射线检测
主成分分析法
模糊C均值聚类
像素矩阵
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职称材料
题名
基于模糊模式识别的焊缝缺陷图像检测
被引量:
8
1
作者
王欣
高炜欣
武晓朦
王征
李华
机构
西安
石油大学陕西省油气井
测控
技术重点实验室
西安
石油大学光电油气测井与检测教育部重点实验室
西安卫星测控中心工程处
出处
《西安石油大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第4期115-121,共7页
基金
陕西省自然科学资助项目(编号:2013JQ8049)
陕西省教育厅重点实验室科研计划项目(编号:14JS079)
+1 种基金
陕西省教育厅自然科学专项(编号:2013JK1077)
陕西省自然科学基础研究计划青年人才项目(编号:2015JQ5129)
文摘
以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为对象,通过图像处理、特征提取和模糊识别实现了对缺陷的识别。为提高识别精度与实时性,采用主成分分析法对采集图像的像素矩阵进行了主元分析,结合模糊识别中的模糊C均值聚类算法对圆形缺陷和线形缺陷进行识别。相比于传统的通过提取缺陷的若干几何特征分类识别的方法,此方法具有算法简单、占用内存空间小、识别准确率高、实时性强等特点。最终平均识别率可达到90.93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。
关键词
缺陷识别
焊缝缺陷
X射线检测
主成分分析法
模糊C均值聚类
像素矩阵
Keywords
defect recognition
welding seam defect
X-ray detection
principal component analysis
fuzzy C-means clustering
pixel matrix
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊模式识别的焊缝缺陷图像检测
王欣
高炜欣
武晓朦
王征
李华
《西安石油大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016
8
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职称材料
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