基于时频判别特征的焊缝超声检测缺陷分类

• 作者: 杜秀丽 沈毅 王艳
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超声检测 判别追踪 时频判别特征 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 专题论文
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TG115.28
• 字数: 4148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-360X.2008.02.022

摘要

根据超声检测信号的瞬变特性,针对焊缝检测的缺陷分类问题,提出用判别追踪算法提取缺陷信号的局部时频判别特征,并结合概率神经网络实现了焊缝超声检测信号的缺陷分类.在提取时频判别特征时,提出考虑新选原子与已选原子的相关性的判别基提取方案,以降低特征之间的冗余,使提取出的特征能更有效地鉴别不同类别的缺陷.用该方法对一电子束焊缝试块中的缺陷进行了分类,结果表明,时频判别特征适合超声信号的缺陷分类,并能有效地抑制晶粒噪声的影响,考虑判别原子间相关性后可获得更高的分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈毅	哈尔滨工业大学航天学院	186	1667	22.0	33.0
2	王艳	哈尔滨工业大学航天学院	53	468	11.0	19.0
3	杜秀丽	大连大学信息工程学院	30	65	5.0	6.0