炭素制品缺陷X射线自动检测关键技术的研究

• 作者: 刘义伦 周贤 赵先琼
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 炭素制品 X射线图像 缺陷提取 自动识别
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 页码范围: 1358-1361
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2954字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2006.11.027

摘要

以炭素制品X射线检测图像为对象,对其换的图像增强算法等预处理方法.采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法进行缺陷提取,取得了良好的效果.制定了一套用于特征描述的参数,设计了基于遗传算法的特征选择策略,实现了对缺陷原始特征量的优化选择.利用BP神经网络分类器及选择的特征值对缺陷进行了模式分类.实验结果表明,本文提出的方法比较有效,可以用于实际缺陷的自动提取与识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘义伦	中南大学机电工程学院	177	1461	19.0	28.0
2	赵先琼	中南大学机电工程学院	71	465	12.0	18.0
3	周贤	中南大学机电工程学院	26	273	10.0	16.0