【摘 要】
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针对目前射线照相法探伤中人工评片所存在的一些问题,该文在电脑评片方面进行了一些有益的探讨.该文将小波变换与神经网络相结合,设计了一个用于识别焊缝X射线底片图象缺陷的
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针对目前射线照相法探伤中人工评片所存在的一些问题,该文在电脑评片方面进行了一些有益的探讨.该文将小波变换与神经网络相结合,设计了一个用于识别焊缝X射线底片图象缺陷的系统,并进行了实验验证.首先,对焊缝缺陷在X射线底片上的影象特征进行了深入的分析,针对各种缺陷在射线底片上的影象特点,根据其轮廓该文将缺陷抽象为三类;圆形、条状与线形;其次,应用小波变换来对图象进行变换处理,在此该文讨论了人眼视觉的多通道特性与小波变换的多分辩分析的相似性,在对小波变换结果进行分析的基础上,研究小组确定选择缺陷的边缘作为进行识别的主要特征,并选择三次小波变换的模值作为主要边缘特征,通过小波变换实现了对图象的去除稳态分量与特征变换的目的;再次,用一个主分量分析(PCA)神经网络再次进行特征变换,将特征维数进行压缩,在这里,用去冗余和权值正交相结合的方法对小波变换后的图象进行特征压缩,具有所用特征数据量小,特征提取运算量小等特点;最后,将变换结果送入BP网络进行学习训练,达到缺陷自动识别的目的,在对BP网络的分类机理进行深入分析的前提下,针对BP网络存在的一些问题,该文提出了一些相应的措施.
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