基于主成分分析的荧光磁粉检测缺陷识别技术

• 作者: 刘桂华 林果
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析法 图像识别 荧光磁粉检测 图像去噪 大津法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 85-87
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2288字
• 语种: 中文

摘要

主成分分析法(PCA)在图像识别中有广泛应用,有着较好的特征提取性能.荧光磁粉检测是一种无损检测技术.目前在裂纹缺陷的识别上依然使用的是人眼观察,而其他步骤都已经实现了自动化.本文使用基于加权平均的中值滤波算法对图像去噪,使用大津法对图像进行了阈值分割,再利用PCA算法对荧光磁粉检测中的图像进行识别,建立了一个自动识别系统.实验结果证明,该系统可以准确识别裂纹有无,还可以对简单的缺陷种类(直线裂纹,气泡)进行分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘桂华	西南科技大学信息工程学院	75	350	9.0	13.0
5	林果	西南科技大学信息工程学院	2	8	2.0	2.0