西安石油大学学报（自然科学版）
西安石油大學學報（自然科學版）
서안석유대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XI'AN SHIYOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
6期
97-101
,共5页
武晓朦%高炜欣%袁磊%刘畅
武曉朦%高煒訢%袁磊%劉暢
무효몽%고위흔%원뢰%류창
由气管道%焊缝缺陷%缺陷检测%图像分割%特征提取%模式识别%支持向量机
由氣管道%銲縫缺陷%缺陷檢測%圖像分割%特徵提取%模式識彆%支持嚮量機
유기관도%한봉결함%결함검측%도상분할%특정제취%모식식별%지지향량궤
提出了基于支持向量机的焊管焊缝缺陷识别方法和步骤.对焊缝图像采用了图像增强、形态学处理、边缘检测等操作,解决焊缝图像在输入时受到外界干扰带来的图片噪声过多、缺陷边缘模糊和对比度低等问题,便于对焊缝图像进行特征提取.结合焊缝缺陷样本多分类的特点,对焊缝图像进行分类时使用SVM“一对一”聚类结构并对样本进行识别.实验结果表明,该模型具有识别精度高、速度快、容易实现等优点,适合对焊管焊缝缺陷的识别.
提齣瞭基于支持嚮量機的銲管銲縫缺陷識彆方法和步驟.對銲縫圖像採用瞭圖像增彊、形態學處理、邊緣檢測等操作,解決銲縫圖像在輸入時受到外界榦擾帶來的圖片譟聲過多、缺陷邊緣模糊和對比度低等問題,便于對銲縫圖像進行特徵提取.結閤銲縫缺陷樣本多分類的特點,對銲縫圖像進行分類時使用SVM“一對一”聚類結構併對樣本進行識彆.實驗結果錶明,該模型具有識彆精度高、速度快、容易實現等優點,適閤對銲管銲縫缺陷的識彆.
제출료기우지지향량궤적한관한봉결함식별방법화보취.대한봉도상채용료도상증강、형태학처리、변연검측등조작,해결한봉도상재수입시수도외계간우대래적도편조성과다、결함변연모호화대비도저등문제,편우대한봉도상진행특정제취.결합한봉결함양본다분류적특점,대한봉도상진행분류시사용SVM“일대일”취류결구병대양본진행식별.실험결과표명,해모형구유식별정도고、속도쾌、용역실현등우점,괄합대한관한봉결함적식별.
