磁粉檢測圖像智能辨識方法研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，各傳統(tǒng)行業(yè)都在向著智能自動化方向轉(zhuǎn)型升級，磁粉檢測作為無損檢測的重要方式，也迫切需要進(jìn)行全自動化改進(jìn)。論文圍繞磁粉檢測智能辨識系統(tǒng)的應(yīng)用需求，開展了理論與實際緊密聯(lián)系的研究。主要包括以下幾方面內(nèi)容：
　　首先，結(jié)合半自動熒光磁粉探傷機(jī)的工作過程對圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行了簡要的抗干擾分析；然后通過分析磁粉檢測圖像的特點，設(shè)計了光線波長到 RGB映射關(guān)系算法對圖像實現(xiàn)了預(yù)處理和分割；接著結(jié)合磁粉檢測工藝過程對裂紋圖像進(jìn)行

2、了特征分析和提取，主要特征包括面積特征，周長特征，長度特征，長寬比特征，圓形度特征，矩形度特征等；進(jìn)一步，在分類階段對分類算法進(jìn)行了分析研究，并提出了結(jié)合支持向量機(jī)后驗概率的分類映射方法，完成了磁粉檢測圖像有無裂紋的智能自動分類。最后，通過實驗分析驗證，證明了本課題提出的這一套算法的有效性和實用性，針對磁粉檢測圖像自動識別中的兩個重要指標(biāo)：漏檢率和虛警率都有較大提高。
　　本課題在半自動磁粉探傷機(jī)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了磁粉探傷裂紋圖像的自