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焊缝缺陷类型识别方法的研究被引量：18: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于输入阻抗谱的电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位被引量：38: 2; 作者李蓉周凯 +2 位作者万航谢敏饶显杰《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1743-1751,共9页; 为解决局部放电(PD)法和反射系数谱(RCS)法在电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位方面存在的不足,提出一种基于输入阻抗谱的电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位方法。首先,依据电力电缆分布参数模型,通过仿真分析,得到含有容性/感性缺... 展开更多; 关键词输入阻抗谱电缆本体缺陷类型识别局部缺陷定位 KAISER窗; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用人工神经网络实现缺陷类型识别被引量：13: 3; 作者陈彦华李明轩《应用声学》 CSCD 北大核心 1998年第2期1-4,10,共5页; 本文在对各向同性均匀固体中横穿孔、平底孔和裂缝缺陷超声散射特性分析的基础上，分别用回波幅度话和去卷积幅度措作为特征量，利用人工神经网络对缺陷类型进行识别．结果表明，用去卷积幅度谱作为特征量时，利用人工神经网络对这三类... 展开更多; 关键词神经网络缺陷类型识别超声检测无损检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别被引量：1: 4; 作者杨克己方文平 +1 位作者乔华伟黄一春《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期182-186,共5页; 针对传统缺陷检测存在的工序繁琐、不易在线实施、准确率低、容易受人为因素影响,以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷类型识别时存在泛化能力差和过学习等问题,提出一种基于复小波变换和支持向量机(SVM)模式识别理论的缺陷类型识... 展开更多; 关键词复小波变换支持向量机缺陷类型识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于复小波变换和贝叶斯分类器的缺陷类型识别: 5; 作者沈晓安《组合机床与自动化加工技术》 2008年第12期1-3,共3页; 针对缺陷类型识别这一典型的不确定性问题,提出了一种基于复小波变换和朴素贝叶斯分类器的缺陷类型识别新方法。在利用小波对超声缺陷回波信号进行消噪的基础上,采用复小波变换获得缺陷回波信号的包络并提取特征参数,最后利用朴素贝叶... 展开更多; 关键词复小波变换贝叶斯分类器缺陷类型识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

卷积神经网络的缺陷类型识别分析被引量：5: 6; 作者高子洋师芳芳 +1 位作者张碧星苏业旺《应用声学》 CSCD 北大核心 2022年第2期301-309,共9页; 该文提出一种基于卷积神经网络直接对阵列超声检测原始信号进行缺陷类型识别的方法,该方法无需对超声回波原始信号进行特征提取。文章研究对比了不同卷积神经网络及其优化的识别性能。首先采用超声相控阵系统对不同试块上的平底孔、球... 展开更多; 关键词卷积神经网络超声检测缺陷类型识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法被引量：2: 7; 作者王超群梁伟梁晓斌《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期87-93,共7页; 为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然... 展开更多; 关键词管道缺陷类型识别特征提取补充集合经验模态分解方法(CEEMD) 模糊C-均值(FCM)聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器视觉方法的焊缝缺陷检测及分类算法被引量：21: 8; 作者李超孙俊《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期264-270,共7页; 对于在工业生产中如何有效地识别薄壁金属罐焊缝的缺陷及其类型判别的问题,提出了一种基于机器视觉技术的自动化焊缝缺陷检测及分类算法。利用混合高斯模型,提出了一种改进的背景差分法,主要用来提取焊缝缺陷的特征区域。在此基础上,以... 展开更多; 关键词机器视觉焊缝缺陷检测焊缝缺陷类型识别混合高斯模型背景差分法波形检测法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于K-means高频局放10 kV避雷器快速带电检测方法: 9; 作者李春锋方春华 +1 位作者侯轩达董锋《电测与仪表》北大核心 2024年第7期191-196,共6页; 针对视觉观察、红外测温、泄漏工频电流和直流分量等方法无法快速发现10 kV架空线路上的氧化锌避雷器(metal oxide arrester, MOA)内部受潮及绝缘缺陷问题,文中提出基于K-means智能识别缺陷类型的方法及原理,分别制作10 kV MOA内部受潮... 展开更多; 关键词氧化锌避雷器快速带电检测高频局部放电缺陷类型数据库 K-MEANS 缺陷类型识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名焊缝缺陷类型识别方法的研究被引量：18: 1; 作者申清明高建民李成; 机构西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 出处《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; 文摘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.; 关键词射线检测图像缺陷类型识别直接多类支持向量机; Keywords radiographic image recognition of weld defect direct multiclass support vector machine; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于输入阻抗谱的电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位被引量：38: 2; 作者李蓉周凯万航谢敏饶显杰; 机构四川大学电气工程学院国家电网无锡供电公司; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1743-1751,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51877142)。; 文摘为解决局部放电(PD)法和反射系数谱(RCS)法在电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位方面存在的不足,提出一种基于输入阻抗谱的电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位方法。首先,依据电力电缆分布参数模型,通过仿真分析,得到含有容性/感性缺陷的电力电缆输入阻抗谱特征。然后,运用电力电缆输入阻抗谱、Kaiser窗实现对电力电缆局部缺陷的高灵敏度定位,得到具有直观性的定位谱图。最后,在实验室13m长的电力电缆上制作两种局部缺陷样本(铜屏蔽层缺损缺陷与热老化缺陷),用于验证所提方法的有效性。仿真和实验结果表明,该方法对长度大于5cm或电容变化大于±5%的局部缺陷具有较高的识别灵敏度,不仅能对电力电缆本体局部缺陷类型进行识别,还能实现对微弱缺陷的有效定位。; 关键词输入阻抗谱电缆本体缺陷类型识别局部缺陷定位 KAISER窗; Keywords Input impedance spectrum cable body identification of defects type local defects location Kaiser window; 分类号 TM75 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用人工神经网络实现缺陷类型识别被引量：13: 3; 作者陈彦华李明轩; 机构中国科学院声学研究所; 出处《应用声学》 CSCD 北大核心 1998年第2期1-4,10,共5页; 基金国家自然科学基金中国科学院声学研究所资助; 文摘本文在对各向同性均匀固体中横穿孔、平底孔和裂缝缺陷超声散射特性分析的基础上，分别用回波幅度话和去卷积幅度措作为特征量，利用人工神经网络对缺陷类型进行识别．结果表明，用去卷积幅度谱作为特征量时，利用人工神经网络对这三类缺陷的类型识别，可获得较理想的结果．; 关键词神经网络缺陷类型识别超声检测无损检测; Keywords Artifical neural network,Classifcation of flaws,Deconvolution; 分类号 TB302.5 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别被引量：1: 4; 作者杨克己方文平乔华伟黄一春; 机构浙江大学现代制造工程研究所浙江大学宁波理工学院信息科学与工程分院; 出处《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期182-186,共5页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2006AA04Z329) 宁波市自然科学基金资助项目(B2006022); 文摘针对传统缺陷检测存在的工序繁琐、不易在线实施、准确率低、容易受人为因素影响,以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷类型识别时存在泛化能力差和过学习等问题,提出一种基于复小波变换和支持向量机(SVM)模式识别理论的缺陷类型识别新方法.在利用小波对超声缺陷回波信号进行消噪的基础上,采用复小波变换获得缺陷回波信号的包络并提取其特征参数,构成输入特征向量后运用支持向量机进行分类.实验结果表明,该方法具有识别准确率高、泛化能力强、容易实现在线处理等优点.; 关键词复小波变换支持向量机缺陷类型识别; Keywords complex wavelet transform support vector machine （SVM） flaw identification; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于复小波变换和贝叶斯分类器的缺陷类型识别: 5; 作者沈晓安; 机构浙江工业大学浙西分校; 出处《组合机床与自动化加工技术》 2008年第12期1-3,共3页; 基金国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z329); 文摘针对缺陷类型识别这一典型的不确定性问题,提出了一种基于复小波变换和朴素贝叶斯分类器的缺陷类型识别新方法。在利用小波对超声缺陷回波信号进行消噪的基础上,采用复小波变换获得缺陷回波信号的包络并提取特征参数,最后利用朴素贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,该方法能够实现对缺陷类型的有效识别。; 关键词复小波变换贝叶斯分类器缺陷类型识别; Keywords complex wavelet transform bayesian classifer flaw identification; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名卷积神经网络的缺陷类型识别分析被引量：5: 6; 作者高子洋师芳芳张碧星苏业旺; 机构中国科学院大学中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室中国科学院力学研究所非线性力学国家重点实验室中国科学院大学工程科学学院; 出处《应用声学》 CSCD 北大核心 2022年第2期301-309,共9页; 基金中国科学院声学研究所青年英才计划项目(QNYC201736) 中国科学院基础前沿科学研究计划(ZDBS-LY-7023) 非线性力学国家重点实验室开放基金资助项目,声场声信息国家重点实验室开放课题研究基金项目(SKLA202109)。; 文摘该文提出一种基于卷积神经网络直接对阵列超声检测原始信号进行缺陷类型识别的方法,该方法无需对超声回波原始信号进行特征提取。文章研究对比了不同卷积神经网络及其优化的识别性能。首先采用超声相控阵系统对不同试块上的平底孔、球底孔、通孔三种缺陷进行超声检测,然后利用LeNet5、VGG16和ResNet三种卷积神经网络对一维和二维数据分别进行缺陷识别,并使用Leaky ReLU、Dropout、Batch Normalization等来对网络进行优化,对比分析识别准确率和效率等。研究结果表明,虽然一维卷积在训练速度上快于二维,但是二维卷积在识别准确度方面更高,同时网络模型结构如果过于复杂会导致准确率的下降,数据增强和优化方式有助于加快收敛速度、提高准确率。; 关键词卷积神经网络超声检测缺陷类型识别; Keywords Convolutional neural network Ultrasonic testing Defect type recognition; 分类号 O429 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法被引量：2: 7; 作者王超群梁伟梁晓斌; 机构中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期87-93,共7页; 基金国家自然科学基金资助(51005247) 国家重点研发项目(2017YFC0805800)。; 文摘为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然后,采用CEEMD分解缺陷信号,并借助能量熵原理提取缺陷的特征参量;最后,利用模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)优化FCM,完成管道缺陷的分类。结果表明:基于CEEMD-FCM模型的管道缺陷识别方法的综合识别精度达到87. 5%,可实现石油化工领域管道缺陷模式的精准识别,保障管道安全运行,降低事故发生率。; 关键词管道缺陷类型识别特征提取补充集合经验模态分解方法(CEEMD) 模糊C-均值(FCM)聚类算法; Keywords pipeline defect type identification feature extraction complete ensemble empirical mode decomposition(CEEMD) fuzzy C-means(FCM)clustering algorithm; 分类号 X937 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉方法的焊缝缺陷检测及分类算法被引量：21: 8; 作者李超孙俊; 机构江南大学物联网工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期264-270,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61672263); 文摘对于在工业生产中如何有效地识别薄壁金属罐焊缝的缺陷及其类型判别的问题,提出了一种基于机器视觉技术的自动化焊缝缺陷检测及分类算法。利用混合高斯模型,提出了一种改进的背景差分法,主要用来提取焊缝缺陷的特征区域。在此基础上,以不同缺陷类型的缺陷面积、亮度及波形特征等差别作为依据,对焊缝缺陷进行了分类。实验检测结果表明,算法可以对主流的薄壁金属制罐焊缝缺陷类型进行准确的识别和归类,达到了96%以上的精确度。同时,算法的运算时间也能够满足在实际生产中的高实时性需求。; 关键词机器视觉焊缝缺陷检测焊缝缺陷类型识别混合高斯模型背景差分法波形检测法; Keywords machine vision weld defect detection weld defect classification Gaussian mixture model background subtraction curve detection method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于K-means高频局放10 kV避雷器快速带电检测方法: 9; 作者李春锋方春华侯轩达董锋; 机构河南天通电力有限公司三峡大学佐贺大学武汉康电电气有限公司; 出处《电测与仪表》北大核心 2024年第7期191-196,共6页; 基金中煤协会科研基金资助项目(MTKJ22-217)。; 文摘针对视觉观察、红外测温、泄漏工频电流和直流分量等方法无法快速发现10 kV架空线路上的氧化锌避雷器(metal oxide arrester, MOA)内部受潮及绝缘缺陷问题,文中提出基于K-means智能识别缺陷类型的方法及原理,分别制作10 kV MOA内部受潮、阀片裂纹等缺陷实验样品,在无局放升压装置加压至额定电压10 kV的条件下,使用高频电流传感器(high frequency current sensor, HFCT)采集局部放电原始数据,提取特征量,建立对应的缺陷类型数据库;通过在带电运行现场不同测试点测得不同10 kV MOA亚稳态下的13组数据,结果表明该方法对10 kV MOA内部绝缘缺陷、受潮缺陷能够准确识别,验证了基于K-means高频局放10 kV MOA快速带电检测方法的实用性,具有较高的经济效应和社会使用价值。; 关键词氧化锌避雷器快速带电检测高频局部放电缺陷类型数据库 K-MEANS 缺陷类型识别; Keywords metal zinc oxide arrester rapid live detection high frequency partial discharge defect type database K-means identification of defect types; 分类号 TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	焊缝缺陷类型识别方法的研究	申清明高建民李成	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	18	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于输入阻抗谱的电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位	李蓉周凯万航谢敏饶显杰	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2021	38	在线阅读下载PDF 职称材料
3	利用人工神经网络实现缺陷类型识别	陈彦华李明轩	《应用声学》 CSCD 北大核心	1998	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别	杨克己方文平乔华伟黄一春	《工程设计学报》 CSCD 北大核心	2008	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于复小波变换和贝叶斯分类器的缺陷类型识别	沈晓安	《组合机床与自动化加工技术》	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	卷积神经网络的缺陷类型识别分析	高子洋师芳芳张碧星苏业旺	《应用声学》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法	王超群梁伟梁晓斌	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于机器视觉方法的焊缝缺陷检测及分类算法	李超孙俊	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2018	21	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于K-means高频局放10 kV避雷器快速带电检测方法	李春锋方春华侯轩达董锋	《电测与仪表》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料