论文摘要
焊缝缺陷影响结构安全,缺陷定性是实现结构安全评价的重要基础.研究了一种基于一维局部二元模式（one-dimensional local binary pattern, 1-D LBP）算法结合核主成分分析（kernel principal component analysis, KPCA）提取焊缝缺陷回波信号特征的方法.采用1-D LBP算法提取缺陷回波信号的LBP特征,通过KPCA对此LBP特征集进行主成分分析,选取贡献率之和超过90%的前N个主成分作为缺陷分类的特征向量,利用基于径向基核函数的支持向量机（support vector machine, SVM）实现了缺陷类型的自动分类.以夹渣、气孔和未焊透三类焊缝缺陷为对象,开展了缺陷特征提取及分类试验.结果表明,使用LBP-KPCA特征进行缺陷分类时,准确率达到96.7%,优于常规特征,为焊缝缺陷分类及无损评价提供了重要参考.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡宏伟,张婕,彭刚,易可夫,王磊
关键词: 超声无损检测,一维局部二元模式,核主成分分析,支持向量机
来源: 焊接学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 长沙理工大学
基金: 国家自然科学基金资助项目(51205031),湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ2430)
分类号: TG441.7;TG115.285
页码: 34-39+162
总页数: 7
文件大小: 1475K
下载量: 131
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标签：超声无损检测论文; 一维局部二元模式论文; 核主成分分析论文; 支持向量机论文;