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基于局部离群因子与隔离森林的激光超声缺陷检测
1
作者
李阳
朱文博
+4 位作者
静丰羽
叶中飞
马云瑞
周洋
邹云
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期105-112,共8页
针对激光超声(LU)缺陷检测中最大振幅图存在伪像的问题,结合主成分分析(PCA)和两种无监督的机器学习算法局部离群因子(LOF)与隔离森林(IF),以实现对LU数据的无监督异常检测。首先,利用PCA算法对LU数据进行降维处理,减轻了LU数据的复杂度...
针对激光超声(LU)缺陷检测中最大振幅图存在伪像的问题,结合主成分分析(PCA)和两种无监督的机器学习算法局部离群因子(LOF)与隔离森林(IF),以实现对LU数据的无监督异常检测。首先,利用PCA算法对LU数据进行降维处理,减轻了LU数据的复杂度;其次,利用LOF算法和IF算法进行了数据异常值的识别分析,并利用累积分布函数和核密度估计确定异常值的阈值大小;最后,对比了LOF算法、IF算法以及最大振幅图的检测结果。结果表明:LOF算法有更优的缺陷识别精度和更低的误判率。
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关键词
激光超声
缺陷检测
主成分分析
局部离群因子
隔离森林
铝合金
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职称材料
题名
基于局部离群因子与隔离森林的激光超声缺陷检测
1
作者
李阳
朱文博
静丰羽
叶中飞
马云瑞
周洋
邹云
机构
郑州大学机械与动力工程学院
中国电建集团河南电力器材有限公司
国网
河南
省
电力
公司
电力
科学研究院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期105-112,共8页
基金
河南省重点研发与推广专项(222102220025)。
文摘
针对激光超声(LU)缺陷检测中最大振幅图存在伪像的问题,结合主成分分析(PCA)和两种无监督的机器学习算法局部离群因子(LOF)与隔离森林(IF),以实现对LU数据的无监督异常检测。首先,利用PCA算法对LU数据进行降维处理,减轻了LU数据的复杂度;其次,利用LOF算法和IF算法进行了数据异常值的识别分析,并利用累积分布函数和核密度估计确定异常值的阈值大小;最后,对比了LOF算法、IF算法以及最大振幅图的检测结果。结果表明:LOF算法有更优的缺陷识别精度和更低的误判率。
关键词
激光超声
缺陷检测
主成分分析
局部离群因子
隔离森林
铝合金
Keywords
laser ultrasonic
defect detection
principal component analysis
local outlier factor
isolated forest
aluminium alloy
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TB551 [理学—声学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部离群因子与隔离森林的激光超声缺陷检测
李阳
朱文博
静丰羽
叶中飞
马云瑞
周洋
邹云
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2025
0
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