【摘 要】
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对埋弧焊X射线焊缝圆形和线形缺陷图像进行分析,针对焊缝缺陷局部图像强噪声、弱对比度和常规方法不易区分类型的特点,将主成成分分析的思想引入焊缝圆形和线形缺陷类型分类
【机 构】
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西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室,威斯康星大学麦迪逊分校电气与计算机工程系
【基金项目】
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陕西省自然科学资助（2013JQ8049）, 陕西省教育厅重点实验室科研计划（14JS079）, 中国石油科技创新基金（2014D-5006-0605）, 陕西省自然科学基础研究计划青年人才（2015JQ5129）项目资助
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对埋弧焊X射线焊缝圆形和线形缺陷图像进行分析,针对焊缝缺陷局部图像强噪声、弱对比度和常规方法不易区分类型的特点,将主成成分分析的思想引入焊缝圆形和线形缺陷类型分类。分析缺陷疑似局部图像自相关矩阵特征值发现,圆形线形焊缝缺陷疑似局部图像分类问题可降维为一维问题,极大地简化计算和提高运算速度。基于此给出圆形和线性缺陷分类算法,由于将缺陷图像分类问题降维,使得分类算法对模板的选择具有较强的鲁棒性。通过现场超过400张焊缝缺陷局部图像的实验表明,无论如何选取模板,线性缺陷的识别率均在98%以上,圆形缺陷的识别率在
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