微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
MICROCOMPUTER & ITS APPLICATIONS
2015年
9期
54-56
,共3页
k-means%投影算法%虚警%缺陷自动识别
k-means%投影算法%虛警%缺陷自動識彆
k-means%투영산법%허경%결함자동식별
传统探伤都是通过大量的人力对探伤图逐一判断,探伤效率低下,正确率不高.本文针对探伤A超图像序列提出了一种自动识别探伤的算法.通过分析探伤图像,首先对原图进行k-means聚类的分割,得到带有虚景的探伤声波图像.为了抑制虚警,得到完整的声波图像,本文使用了投影算法,并取得了很好的效果.最后在得到的声波图像上进行底波和缺陷波的检测,实现缺陷的自动识别.实验表明,本文提出的方法具有很高的准确率.
傳統探傷都是通過大量的人力對探傷圖逐一判斷,探傷效率低下,正確率不高.本文針對探傷A超圖像序列提齣瞭一種自動識彆探傷的算法.通過分析探傷圖像,首先對原圖進行k-means聚類的分割,得到帶有虛景的探傷聲波圖像.為瞭抑製虛警,得到完整的聲波圖像,本文使用瞭投影算法,併取得瞭很好的效果.最後在得到的聲波圖像上進行底波和缺陷波的檢測,實現缺陷的自動識彆.實驗錶明,本文提齣的方法具有很高的準確率.
전통탐상도시통과대량적인력대탐상도축일판단,탐상효솔저하,정학솔불고.본문침대탐상A초도상서렬제출료일충자동식별탐상적산법.통과분석탐상도상,수선대원도진행k-means취류적분할,득도대유허경적탐상성파도상.위료억제허경,득도완정적성파도상,본문사용료투영산법,병취득료흔호적효과.최후재득도적성파도상상진행저파화결함파적검측,실현결함적자동식별.실험표명,본문제출적방법구유흔고적준학솔.
