焊缝内部缺陷TOFD图像智能定性分类研究

• 作者: 吉春生
• 来源期刊: 中国化工装备
• 关键词: 焊缝 TOFD图谱 特征提取 特征选择 智能分类
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 技术应用与发展|Technique Applying and Development
• 页码范围: 6-10,14
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0525.2022.01.002

摘要

为解决传统人工视觉检测TOFD图谱一致性较差问题,提出了一种稀疏自编码器融合核极限学习机网络模型,实现了焊缝内部缺陷图谱智能定性分类.首先采集焊缝内部缺陷TOFD图谱,建立TOFD图谱数据库.然后提取其缺陷纹理特征.同时,使用Relief-F算法实现特征选择,在保留分类能力较强特征的基础上实现特征的降维.最后,以降维后的特征作为稀疏自编码器融合核极限学习机的输入,实现夹杂、气孔和未焊透3种典型缺陷的分类.实验结果表明,提出的稀疏自编码器融合核极限学习机算法能够对焊缝内部缺陷实现较准确分类.