[发明专利]一种基于超声相控阵和支持向量机的焊缝缺陷检测识别方法无效
申请号: | 201310209297.8 | 申请日: | 2013-05-30 |
公开(公告)号: | CN103323526A | 公开(公告)日: | 2013-09-25 |
发明(设计)人: | 栾亦琳;冯吉才;刚铁;张秉刚 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G01N29/04 | 分类号: | G01N29/04;G01N29/44 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 杨立超 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 一种基于超声相控阵和支持向量机的焊缝缺陷检测识别方法,涉及一种焊缝缺陷识别方法,属于焊接缺陷识别技术领域。解决了厚板电子束焊缝缺陷无损检测与识别问题。采用超声相控阵扇形扫描方法检测焊缝,获取缺陷扇形扫描图像,基于主成分分析法提取缺陷图像主成分,建立缺陷特征表达函数,采用支持向量机二叉决策树法构造缺陷分类模型的结构,构造三个基于支持向量机子模型,子模型I首先将气孔缺陷识别出来,子模型II将裂纹缺陷识别出来,子模型III将未熔合缺陷和未焊透缺陷区分开来。子模型采用径向基核函数,采用网格搜索法优化子模型参数。实现厚板电子束焊缝气孔、裂纹、未熔合和未焊透缺陷的检测与智能识别,四种缺陷正确识别率分别为94.5%、92.5%、95%和93.5%。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 超声 相控阵 支持 向量 焊缝 缺陷 检测 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于超声相控阵和支持向量机的焊缝缺陷检测识别方法,其特征在于:所述方法的具体实现过程为:步骤A、基于支持向量机的缺陷分类模型训练过程,包括:样本的选择、焊缝缺陷超声相控阵扇形扫描图像特征提取、焊缝缺陷分类模型结构构造、核函数的选取、基于支持向量机子模型的参数优化、基于支持向量机子模型的学习与测试;步骤B、焊缝缺陷识别过程:步骤B1、采用主成分析方法提取焊缝超声相控阵扇形扫描图像的前几个成分作为缺陷识别的特征值;步骤B2、对特征值进行归一化处理;步骤B3、将特征值输入分类子模型I进行识别;步骤B4、判断输出是否为“+1”,如果是则判断为气孔缺陷,否则执行步骤B5;步骤B5、再将特征值输入分类子模型II进行识别;步骤B6、判断输出是否为“+1”,如果是则判断为裂纹缺陷,否则执行步骤B7;步骤B7、再将特征值输入分类子模型III进行识别;步骤B8、判断输出是否为“+1”,如果是则判断为未熔合缺陷,否则执行步骤B9;步骤B9、判断输出是否为“‑1”,如果是则判断为未焊透缺陷,否则执行步骤B10;步骤B10、判断焊缝无缺陷。
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