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1、熒光磁粉檢測(cè)是一種常規(guī)的無(wú)損檢測(cè)技術(shù),它被廣泛運(yùn)用于許多領(lǐng)域?,F(xiàn)代無(wú)損檢測(cè)技術(shù)正在向著自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展,其中的熒光磁粉檢測(cè)迫切需要解決自動(dòng)與智能識(shí)別的問(wèn)題。本文將圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)運(yùn)用到熒光磁粉檢測(cè)中,進(jìn)行了理論結(jié)合實(shí)際的研究工作。
本文使用圖像處理算法、主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了熒光磁粉智能無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng),并搭建了熒光磁粉圖像采集平臺(tái)。文中首先研究了圖像處理技術(shù)中的圖像去噪算法與閾值分割算法,通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)
2、結(jié)果,選用自適應(yīng)中心加權(quán)中值濾波算法和局部閾值分割算法進(jìn)行圖像預(yù)處理,同時(shí)還研究了圖像增強(qiáng)技術(shù)中的形態(tài)學(xué)運(yùn)算。再使用主成分分析法對(duì)缺陷圖像進(jìn)行特征提取,最后使用向后傳播算法設(shè)計(jì) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器,完成對(duì)缺陷自動(dòng)識(shí)別及分類(lèi)。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知,本文提出的算法可以有效針對(duì)無(wú)缺陷、裂紋缺陷、氣泡缺陷、偽缺陷和夾渣缺陷進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。對(duì)以上五種類(lèi)型的總體漏檢率達(dá)到了低于5%的要求,識(shí)別率達(dá)到了85%的要求,尤其是對(duì)無(wú)缺陷、裂紋缺
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