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射线检测图像中焊缝和缺陷的提取方法 被引量:31
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作者 张晓光 孙正 +1 位作者 胡晓磊 宦宇越 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期77-80,117,共4页
针对射线检测图像中焊缝和缺陷难于准确检测提取问题,基于逐级局部化处理,提出了一种实用的检测方法.方法充分利用了图像本身已包含的信息,首先通过条带区域特征检测确定焊缝区域在原始图像中的大致位置,然后通过列灰度波形分析确定焊... 针对射线检测图像中焊缝和缺陷难于准确检测提取问题,基于逐级局部化处理,提出了一种实用的检测方法.方法充分利用了图像本身已包含的信息,首先通过条带区域特征检测确定焊缝区域在原始图像中的大致位置,然后通过列灰度波形分析确定焊缝边界和缺陷所在的局部区域,并粗分标记区域类型为非裂纹类和裂纹类,最后分别采用基于分水岭变换和Beamlet变换(子束变换)的方法实现了对焊接缺陷的检测提取.结果表明,该方法能较准确地检测各种射线图像的焊缝边界和焊接缺陷,具有良好的适应性和实用性. 展开更多
关键词 射线检测图像 焊缝 缺陷提取 分水岭变换 子束变换
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钛合金管件焊缝射线探伤图像识别与数据分析 被引量:5
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作者 吉卫喜 李小兵 贾继勇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第19期2597-2601,共5页
针对钛合金管件焊缝射线图像检测过程中,人工识别缺陷效率不高、准确度较低的问题,提出采用计算机图像识别技术,对钛合金管件焊缝缺陷位置进行数字成像、图像预处理、图像分析以及特征的提取,并研发了射线探伤数据分析与质量评判软件系... 针对钛合金管件焊缝射线图像检测过程中,人工识别缺陷效率不高、准确度较低的问题,提出采用计算机图像识别技术,对钛合金管件焊缝缺陷位置进行数字成像、图像预处理、图像分析以及特征的提取,并研发了射线探伤数据分析与质量评判软件系统,采用该系统对焊缝缺陷进行自动识别,可实现钛合金管件焊缝质量的自动评判。 展开更多
关键词 TA2钛合金 管件焊缝 射线探伤 射线检测图像识别 数据分析
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焊缝缺陷类型识别方法的研究 被引量:18
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作者 申清明 高建民 李成 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期100-103,共4页
针对焊缝射线检测图像中缺陷类型识别准确度较低的问题,提出了一种基于直接多类支持向量机的缺陷类型识别方法.该方法将焊缝缺陷类型识别问题转化为一个约束优化问题,采用由缺陷边缘特征和区域特征构成的特征向量对缺陷进行描述,解决了... 针对焊缝射线检测图像中缺陷类型识别准确度较低的问题,提出了一种基于直接多类支持向量机的缺陷类型识别方法.该方法将焊缝缺陷类型识别问题转化为一个约束优化问题,采用由缺陷边缘特征和区域特征构成的特征向量对缺陷进行描述,解决了在实际训练样本较少的情况下,提高缺陷类型识别准确度的问题.实验表明,该方法的识别准确度为94.25%,比一对一支持向量机和多层感知神经网络的高,并且通过引入区域特征提高了特征组的缺陷描述能力. 展开更多
关键词 射线检测图像 缺陷类型识别 直接多类支持向量机
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双面T形焊件气孔缺陷空间定位模型无损伤验证方法研究 被引量:4
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作者 历长云 赵洪枫 +2 位作者 石端虎 吴三孩 许磊 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第4期120-125,146,共7页
为了解决双面T形焊件气孔缺陷空间定位模型验证精度不理想的问题,提出一种该焊件的X射线检测图像模拟方法,获得该焊件的X射线检测模拟图像后,自动提取模拟图像中预设缺陷的空间位置数据,通过对比自动提取和预设的缺陷空间位置数据,实现... 为了解决双面T形焊件气孔缺陷空间定位模型验证精度不理想的问题,提出一种该焊件的X射线检测图像模拟方法,获得该焊件的X射线检测模拟图像后,自动提取模拟图像中预设缺陷的空间位置数据,通过对比自动提取和预设的缺陷空间位置数据,实现该焊件气孔缺陷空间定位模型的无损伤验证。试验结果表明:该方法用于气孔缺陷空间定位模型的无损伤验证是可行的,缺陷深度定位精度为0.52%,缺陷偏移量定位精度为1.91%,沿焊缝纵向无误差。此方法可为该类焊件的缺陷空间分布特征研究与结构完整性评价奠定良好基础。 展开更多
关键词 双面T形焊件 X射线检测图像模拟 空间定位模型 无损伤验证
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焊缝缺陷的水淹没分割算法 被引量:2
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作者 申清明 高建民 李成 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期90-94,共5页
针对焊缝射线检测图像缺陷分割速度慢、精度低的问题,提出了一种基于水淹没原理的缺陷分割算法,即依据水流借势取径、盈满则溢的思想,对缺陷及周边区域进行逐级淹没,并根据淹没面积变化来确定分割阈值.该算法首先利用灰度曲线波形分析... 针对焊缝射线检测图像缺陷分割速度慢、精度低的问题,提出了一种基于水淹没原理的缺陷分割算法,即依据水流借势取径、盈满则溢的思想,对缺陷及周边区域进行逐级淹没,并根据淹没面积变化来确定分割阈值.该算法首先利用灰度曲线波形分析检测缺陷,获取缺陷种子点,然后从种子点出发对图像进行逐级淹没,淹没过程采用逐线搜索策略.淹没结束后,通过分析各水位淹没面积相对增量的变化来确定阈值水位.实验结果表明,水淹没分割算法的分割耗时大约是Alaknanda方法的5.3%,Kaftandjian方法的25%,分割误差大约是Alaknanda方法的27.33%,Kaftandjian方法的53.14%,因此具有较好的分割速度和精度. 展开更多
关键词 射线检测图像 缺陷分割 水淹没 逐线搜索策略
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