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采用灰度数据矩阵统计、小波变换和二值化等方法对N80钢CO2腐蚀图像进行特征提取。结合BP神经网络技术,以腐蚀图像的各向异性和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据,建立基于BP神经网络的孔蚀速率诊断模型,实现了CO2腐蚀类型和腐蚀程度的预测。诊断结果与实验结果较好吻合。
基于BP神经网络的N80钢CO_2腐蚀预测方法研究
【摘 要】
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采用灰度数据矩阵统计、小波变换和二值化等方法对N80钢CO2腐蚀图像进行特征提取。结合BP神经网络技术,以腐蚀图像的各向异性和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据,
【机 构】
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东北石油大学材料系,大庆石化公司检测公司
【出 处】
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兵器材料科学与工程
【发表日期】
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2012年6期
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