支持向量机在超声无损检测中的应用

• 作者: 冷巍 刘洋洋 周盈 张显 张磊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 无损检测 信号处理 机器学习 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: TP274.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.08.013

摘要

无损检测设备可以在不破坏对象结构的情况下,检测其内部缺陷,在文物、建筑、大型土木工程中应用广泛,对结构监测和修复起着重要作用;其中,超声无损检测由于其穿透力强、指向性好,在无损检测中占据重要地位;但对于超声无损检测设备,检测不同的材料和缺陷类型时判断规则并不通用,从而导致检测对象有限,或者检测精度太低;对此提出一种基于支持向量机原理的超声无损检测处理方法,该方法具有机器学习能力,通过有限的学习过程,理论上可以完成对任何类型材料及任何类型内部缺陷的的准确识别;针对该方法,搭建了超声无损检测试验台,通过实验验证了该信号处理方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊		19	42	3.0	6.0
2	张显		4	8	2.0	2.0
3	冷巍		4	5	1.0	2.0
4	刘洋洋		2	0	0.0	0.0
5	周盈		3	0	0.0	0.0