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基于支持向量机的射线检测焊接图像中缺陷识别
Defects Recognition Based on Support Vector Machine within Radiographic Testing Weld
【摘要】 提出了应用支持向量机(SVM)进行射线检测焊接缺陷识别的方法。该方法首先对图像进行预处理,并根据缺陷特点提取、选择8个参数作为特征参数,将焊缝内常见缺陷分为6类,根据有限的学习样本,建立影响缺陷类别的条件、因素和类别之间的一种非线性映射,对测试的样本进行识别。
【Abstract】 According to the problem of defect recognition within X-ray inspection weld,the method using SVM to recognize weld defects is put forword.This method preprocesses images firstly,and extracts and chooses 8 parameters as feature parameters according to the characteristics of defects,which are divided into 6 classes.Using the limited learning samples,a non-linear map is built up between the defect classes and the conditions and factors affecting them,and then testing samples can be recognized based on this map.
【关键词】 支持向量机；
多类分类；
焊接缺陷；
识别；
射线检测；
【Key words】 SVM； multi-class classification； weld defect； recognition； X-ray inspection；
【Key words】 SVM； multi-class classification； weld defect； recognition； X-ray inspection；
【基金】 江苏省博士后科研基金资助课题(2004035);中国矿业大学科技基金资助课题(2005B005)
- 【文献出处】 煤矿机械 ,Coal Mine Machinery , 编辑部邮箱 ,2006年05期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】13
- 【下载频次】227