焊缝超声无损检测中的缺陷智能识别方法

黄民; 李功

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焊缝超声无损检测中的缺陷智能识别方法

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针对焊缝超声无损检测中的缺陷智能化定性识别一直未能很好解决的难题,提出采用小波包变换技术对缺陷回波信号进行降噪和特征值提取,采用基于距离的类别可分性判据和人工神经网络模式识别方法对其进行自动识别和归类,在此基础上开发了基于MATLAB软件的焊缝超声波探伤缺陷智能识别系统,可实现对缺陷回波信号的自动采集、处理及智能化识别和分类.实验表明采用的特征值提取方法以及缺陷定性识别方法是有效的.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2009年第2期|33-36|共4页
作者
黄民; 李功;
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作者单位

北京信息科技大学,机电工程学院,北京,100192;

安徽工业大学,工业工程系,安徽马鞍山,243002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金属的分析试验（金属材料试验）;
关键词
超声检测; 缺陷智能识别; 小波包变换; 特征提取; 神经网络;

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