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位置：标准分享网>无损检测论文>炭素制品X射线图像的缺陷特征分析与选择
炭素制品X射线图像的缺陷特征分析与选择

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2005-09-08

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资料简介

针对炭素制品X射线检测图像的特点，对缺陷及其特征提取与选择技术进行了研究。分析了炭素制品生产中易产生的缺陷类型及缺陷的成像特征，在此基础上，从缺陷样本中提取了19个特征值。以特征组合分类能力数学模型为适应度函数，设计了基于遗传算法的特征选择策略，实现了对缺陷原始特征量的优化选择。利用BP神经网络分类器及选择的特征值对缺陷进行了模式分类。研究结果表明，提出的选择方法是比较有效的，可以用于缺陷的识别与分类。

所属栏目

科研成果与学术交流湖南省教育厅重点科研项目(03A052)；企业横向项目(G1999064910)

收稿日期

2005/9/8

作者单位

周 贤:中南大学 机电工程学院，长沙 410075
唐 琴:湖南工业职业技术学院，长沙 410082
赵先琼:中南大学 机电工程学院，长沙 410075

备注

周 贤(1972-)，男，副教授，博士。

引用该论文:

ZHOU Xian,TANG Qin,ZHAO Xian-qiong.Flaw Feature Analysis and Selection of X-ray Images of Carbon Products[J].Nondestructive Testing,2006,28(10):505～507
周 贤,唐 琴,赵先琼.炭素制品X射线图像的缺陷特征分析与选择[J].无损检测,2006,28(10):505～507


参考文献

【1】

刚 铁，王东华.基于自适应形态学滤波的X射线图像的缺陷提取\[J\].机械工程学报,2001,37(5):85.

【2】

刚 铁，吴 林.焊接缺陷的超声回波特征分析与模式识别\[J\].哈尔滨工业大学学报,1997,29(2):15-17.

【3】

李 平，陈 锐，陆玉峻，等.石墨制品的超声波无损检测技术\[J\].炭素,1997,(4):32-36.

【4】

任大海，尤 政.X射线检测中图像质量的改善\[J\].仪表技术与传感器,2001,(1):36-37.

【5】

Huang YS, Suen CY. A method of combining multiple expents for the recognition of unconstrained handwritten numerals\[J\]. IEEE Trans,1995,PAMI(11):90.

【6】

Liu H, Motoda H. Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining\[M\]. New York: Kluwer academic publishers,1988.

【7】

Bertroni A Iberto, Dorigo Marco. Implicit parallelism in genetic algorithms\[J\]. Artificial Intelligence,1993,61(2):307-314.

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【关键词】 炭素制品 X射线图像 特征选择 遗传算法  周 贤 唐 琴 赵先琼

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