基于小波包变换的金属材料超声防伪识别

• 作者: 卢康 安笑笑 尼涛 贺升平 贺西平
• 来源期刊: 无损检测
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包变换 金属材料 散射信号 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 23-27,64
• 页数: 6页
• 分类号: O426.9|TG115.28
• 字数: 1165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11973/wsjc201707005

摘要

以三种成分相异和三种成分相近的金属材料为试样,提取了10 MHz的高频超声脉冲在其内部传播时的散射信号,通过小波包变换得到散射信号在尺度空间上的能量分布,并将其作为信息防伪识别特征,再采用遗传算法优化后的BP神经网络作为分类器.结果表明,提出的方法可以成功识别成分相异和成分相近的金属材料,相比于成分相近未经热处理的金属材料,同种金属经高温热处理后更容易识别,该方法亦可用于对未知金属的防伪识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺西平	陕西师范大学物理与信息技术学院陕西省超声重点实验室	118	657	12.0	20.0
2	卢康	陕西师范大学物理与信息技术学院陕西省超声重点实验室	7	18	2.0	3.0
3	贺升平		5	13	2.0	3.0
4	尼涛		2	4	2.0	2.0
5	安笑笑	陕西师范大学物理与信息技术学院陕西省超声重点实验室	3	8	2.0	2.0