基于小波包分析的合成金刚石缺陷超声识别

• 作者: 华红艳 张臻
• 来源期刊: 金刚石与磨料磨具工程
• 学科: 工学
• 关键词: 合成金刚石 小波包 缺陷 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TG58
• 字数: 3529字
• 语种: 中文

摘要

应用超声波探伤仪系统对合成大颗粒金刚石缺陷进行检测,针对缺陷信号特点提出利用小波包分析提取缺陷特征值,应用小波神经网络进行模式识别的方法,实现了从检测到的超声信号中提取出反映缺陷性质的相关信息,并通过这些信息对其进行分析,建立了网络模型以实现缺陷定性识别.实验结果表明,小波包分析能够挖掘利用缺陷回波信号时域和频域的信息,通过多层次划分频带,使在多分辨分析过程中未进行划分的高频区间再次分解,还可依据小被分析信号特征自适应挑选相对应的频带,达到和信号频谱相互配合,进而达到使时-频分辨率显著提高的效果,可见小波神经网络的良好局部放大特性和多分辨率学习特性,可使合成金刚石缺陷的定性分类获得较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华红艳		34	233	7.0	14.0
3	张臻		26	58	4.0	5.0