基于Gabor小波与PSO-SVM的不锈钢焊缝缺陷分类研究

• 作者: 傅留虎 张睿 李宇琪 柴钰杰 赵娜 闫耀东
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 焊缝缺陷 Gabor小波 PSO-SVM 不锈钢
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 12-14
• 页数: 3页
• 分类号: TG441.7
• 语种: 中文

摘要

以裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透五类不锈钢焊缝缺陷为研究对象,通过Gabor小波变换对焊缝缺陷的超声信号进行特征提取,利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)优化后进行焊缝超声缺陷的识别,提高了对焊缝缺陷的分类精度.经过实验,证明所用模型对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透五类缺陷的分类精度达到了96.36％.相比现有的方法,本方法识别面更广,精度更高,具有一定的工程价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张睿		23	41	4.0	5.0
2	闫耀东		4	0	0.0	0.0
3	柴钰杰		2	0	0.0	0.0
4	赵娜		2	14	1.0	2.0
5	傅留虎		1	0	0.0	0.0
6	李宇琪		1	0	0.0	0.0