焊接缺陷的磁光成像小波多尺度识别及分类

• 作者: 李国华 萧振林 陈晓辉 高向东
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 磁光成像 焊接缺陷 小波多尺度算法 主成分分析 缺陷探测 缺陷分类
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 930-936
• 页数: 7页
• 分类号: TG115.28|TP391.4
• 字数: 4264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20162404.0930

摘要

针对焊缝微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,提出了基于磁光成像无损探伤的小波多尺度边缘提取算法及主成分分析-误差反向传播神经网络(PCA-BP)缺陷分类模型;研究了焊件表面及近表面缺陷的可视化无损检测及分类方法.首先,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁致旋光原理构成磁光传感器,获取焊接缺陷磁光图像.然后,针对焊接缺陷磁光图像存在噪声干扰、对比度低且成像背景复杂等特征,基于小波模极大值的多尺度边缘信息融合方法,设计了具有高抗噪性的缺陷边缘检测算法.最后,通过PCA法对磁光图像列方向灰度变量进行预处理,得到能表征95％磁光图像列方向灰度变量信息的256个特征点作为输入特征量,构建了三层BP神经网络模型,对焊接缺陷样本进行分类.试验结果表明,所提方法能准确识别微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,模型分类准确率可达90.80％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高向东	广东工业大学机电工程学院广东省计算机集成制造重点实验室	160	1441	20.0	31.0
2	萧振林		16	70	5.0	7.0
3	陈晓辉		15	70	5.0	7.0
4	李国华	广东工业大学机电工程学院广东省计算机集成制造重点实验室	3	36	2.0	3.0