基于多探头源数据融合的焊缝缺陷识别

• 作者: 刚铁 胡文刚
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超声检测 缺陷识别 数据融合 神经网络 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 45-48
• 分类号: TG115.28
• 语种: 中文

摘要

当今的无损检测领域中,缺陷性质的识别是检测的难点,为此研究了一种基于多探头源数据融合的焊缝缺陷识别新方法.该方法通过对多探头信息的融合,提高了检测结果的可靠性及缺陷识别的准确性.选用两个不同入射角度的斜探头对含有气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件分别进行了检测,提取缺陷的超声回波信号特征,构建基于特征层和决策层两级融合的多探头源缺陷智能识别分类器,实现五类焊缝缺陷的多源数据融合识别.在特征融合层采用了BP神经网络作为特征融合器,并利用其融合输出构建每个探头源的基本概率分布函数及其对每类缺陷的基本概率赋值.在决策融合层利用D-S证据理论,合并每个探头源的基本概率分布函数,实现缺陷的融合智能识别.结果表明,该方法融合了多探头源的互补信息,有效的提高了缺陷的识别率,有助于焊缝质量的评定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刚铁	哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室	100	1136	19.0	28.0
2	胡文刚	哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室	3	37	3.0	3.0