基于PNN的板材孔洞缺陷紅外熱波檢測(cè)及其識(shí)別技術(shù).pdf_第1頁(yè)
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1、當(dāng)前,板材已成為機(jī)械制造、航空航天、造船、汽車和化工等領(lǐng)域的主要原料之一,然而,在板材的生產(chǎn)、加工和使用過程中易產(chǎn)生各類不同程度的缺陷??锥慈毕葑鳛橐环N典型的缺陷,易造成橫截面應(yīng)力分布不均,致使應(yīng)力集中,導(dǎo)致板材的耐腐蝕性、耐磨性和疲勞強(qiáng)度等性能劣化。因此,有必要對(duì)板材零件的孔洞缺陷進(jìn)行無損檢測(cè)及評(píng)估。
  研究基于紅外熱波檢測(cè)技術(shù),提出了一種時(shí)序特征的紅外熱波檢測(cè)方法,并結(jié)合主成分分析(PCA,principal compone

2、nt analysis)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN,probabilistic neural ne twork),以像素點(diǎn)為單位,實(shí)現(xiàn)了板材孔洞缺陷的識(shí)別與面積定量評(píng)估。針對(duì)常見材料和典型缺陷,以鋁板為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)制備了四類不同類型孔洞缺陷,對(duì)試件進(jìn)行紅外熱波檢測(cè),通過獲取的時(shí)序紅外熱圖對(duì)表面不同類型孔洞缺陷進(jìn)行分析,并且,在孔洞缺陷識(shí)別方面進(jìn)行了探索,實(shí)現(xiàn)了缺陷類型的識(shí)別。研究首先采用紅外熱像儀拍攝鋁板在降溫過程中的時(shí)序紅外熱圖;然后對(duì)

3、獲取的時(shí)序紅外熱圖進(jìn)行處理和分析,以時(shí)序灰度值作為正常區(qū)和孔洞缺陷區(qū)的初始特征,利用主成分分析方法(PCA, principal component analysis)對(duì)初始特征進(jìn)行降維,提取正常區(qū)和孔洞缺陷區(qū)的特征向量;最后,以像素點(diǎn)為單位,基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)面積定量評(píng)估。同時(shí),采用了SVM(supportvector machine)與PNN進(jìn)行對(duì)比分析與研究。
  研究結(jié)果表明,采用PNN對(duì)測(cè)試樣本正常區(qū)和

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