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摘要:
自动对射线底片图像进行分析和缺陷类型识别是无损探伤研究领域的一个热点.在对焊缝射线底片进行图像去噪和图像增强的基础上,对焊缝底片图像进行二值化处理,进而提取焊缝缺陷图像及其特征,再采用决策树方法建立焊缝缺陷特征的分类规则,并用这些规则对二值化后的焊缝缺陷图像进行分类识别.实验结果表明,基于决策树方法对焊缝缺陷图像识别的准确率高,而且所表达的知识易于理解.
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文献信息
篇名 基于决策树的焊缝缺陷类型识别研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 焊缝缺陷 识别 决策树 图像处理
年,卷(期) 2008,(20) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 226-228
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 3652字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.20.068
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钟映春 广东工业大学自动化学院 46 442 11.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
焊缝缺陷
识别
决策树
图像处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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