针对传统X射线焊缝缺陷检测方法普遍存在分类识别精度不高的问题, 提出了一种基于分离程度的自适应SVM决策树算法。首先对滤波后的X-Ray焊缝缺陷图像进行数学形态学重建, 然后根据分离程度, 每次将分离程度最大的缺陷类别首先分离出来, 构造自适应二叉树的SVM分类器, 从而达到了减小二叉树的累积误差, 得到了分类性能优良的的SVM决策树, 并用其对X-Ray焊缝缺陷图像进行分类识别。实验结果表明, 该算法取得了好的分类精度和识别效果。

所属栏目

科研成果与学术交流成都信息工程学院自然科学与技术发展基金资助(csrf200805)

收稿日期

2009/4/3

作者单位

李 坤:四川大学 电子信息学院, 成都 610064
文 斌:成都信息工程学院, 成都 610225
任清安:四川大学 数学学院, 成都 610065
罗爱民:四川大学 轻纺与食品学院, 成都 610065

备注

李 坤(1987-), 男, 在读本科, 主要研究方向是光信息科学与技术。

引用该论文:

LI Kun,WEN Bin,REN Qing-An,LUO Ai-Min.Welding Defects Classification Based on Adaptive SVM Decision Tree[J].Nondestructive Testing,2010,32(3):171～174
李 坤,文 斌,任清安,罗爱民.基于自适应SVM决策树的焊缝缺陷类型识别[J].无损检测,2010,32(3):171～174

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