PCA和贝叶斯分类技术在焊缝缺陷识别中的应用

• 作者: 李亮 穆向阳 蔡晓龙 高炜欣
• 来源期刊: 焊接
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯 主成分分析 缺陷识别
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机辅助焊接工程专题
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TG441.7
• 字数: 3068字
• 语种: 中文

摘要

以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为应用对象,针对图像中噪声点与微小缺陷易混淆的问题,提出将朴素贝叶斯与主成分分析法相结合,应用到焊缝图像的缺陷识别中的思路.首先,通过主成分分析进行特征向量的去冗余和正交化处理;其次,采用核密度估计的方法进行未知分布样本的条件概率密度函数估计.最后,利用贝叶斯原理实现缺陷类型的判别.试验表明,通过与主成分分析法的结合,朴素贝叶斯方法在焊缝缺陷识别的准确率上提高了5.5％,可有效地应用于焊缝检测图像的缺陷识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高炜欣	西安石油大学陕西省钻机控制重点实验室	53	354	11.0	15.0
2	穆向阳	西安石油大学陕西省钻机控制重点实验室	40	466	11.0	21.0
3	李亮	西安石油大学陕西省钻机控制重点实验室	6	37	2.0	6.0
4	蔡晓龙	西安石油大学陕西省钻机控制重点实验室	2	10	2.0	2.0