图像降维下的埋弧焊缺陷自动识别算法及框架

• 作者: 王征 王欣 王玉坤 高炜欣
• 来源期刊: 焊接
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 模式识别 焊缝缺陷 支持向量机 主成分分析法
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TG441.7
• 字数: 3311字
• 语种: 中文

摘要

针对埋弧焊管焊缝的缺陷,应用X射线成像并检测,设计了自动化的缺陷识别框架与算法.首先对焊缝图像进行预处理,在中值滤波去除噪声后,选取sin函数变换为图像增强的工具,使得对象对比度得到了很大提升.然后采用OSTU算法进行ROI(Region of Interest)区域的提取,获得焊缝区域并且定位缺陷部位,如此实现焊缝缺陷自动化的获取.对建立的数据库里应用PCA进行像素矩阵降维,不仅去除噪声,减小数据量,同时还提取出像素矩阵的参数特征.对提取的焊缝缺陷进行识别,选取三种模式识别的方法进行比对,试验结果显示SVM的效果最好,两种缺陷正确识别率都达到了90％,而神经网络的方法则在80％左右.

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	西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点试验室	53	354	11.0	15.0
2	王征	西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点试验室	19	44	4.0	4.0
3	王玉坤	西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点试验室	5	19	3.0	4.0
4	王欣	西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点试验室	12	21	3.0	4.0