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位置：标准分享网>无损检测论文>基于漏磁图像的焊接接头缺陷识别
基于漏磁图像的焊接接头缺陷识别

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2014-02-13

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资料简介

在提出基于灰度-梯度共生矩阵焊缝缺陷聚类分析方法的基础上，为进一步识别焊缝缺陷，以焊道上分布圆柱体缺陷、焊道上分布矩形槽缺陷、热影响区分布矩形槽缺陷漏磁图像为试验对象，将灰度-梯度共生矩阵提取上述3种缺陷的漏磁图像特征量传递给层次聚类，利用k-均值聚类方法分析层次聚类选取的特征量。结果显示，这3种焊缝缺陷的识别率在93.33%以上，试验结果验证了该方法在不同类型与不同位置焊缝缺陷识别分析的可行性，焊缝不同位置相同类型缺陷的识别较焊缝相同位置不同类型缺陷识别容易。

所属栏目

试验研究东北石油大学青年科学基金资助项目(2013NQ133);黑龙江省研究生创新科研项目(YJSCX2012-048HLJ)

收稿日期

2014/2/13

作者单位

崔巍:东北石油大学 机械科学与工程学院，大庆 163318
赵鹏霄:大庆油田有限责任公司第九采油厂，大庆 163853

备注

崔巍(1984—)，女，工学博士，黑龙江齐齐哈尔人，东北石油大学讲师，主要从事压力容器设计和无损检测的研究工作。

引用该论文:

CUI Wei,ZHAO Peng-xiao.Welding Defect Magnetic Flux Leakage Based on Image Recognition[J].Nondestructive Testing,2014,36(6):24～28
崔巍,赵鹏霄.基于漏磁图像的焊接接头缺陷识别[J].无损检测,2014,36(6):24～28


参考文献

【1】

LI Yuan, LI You-fu, WANG Qing-lin. Measurement and defect detection of the weld bead based on online vision inspection[J]. IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement, 2010, 59(7): 1841-1846.

【2】

冯兴奎．过程设备焊接[M]．北京：化学工业出版社，2003．

【3】

孙舒然，陈以方，原可义，等．厚壁焊缝阵列超声SH波检测的成像方法[J]．无损检测，2013，35(4)：10-14．

【4】

崔巍，戴光，龙飞飞，等．钢板对接焊缝漏磁检测可视化方法[J]．无损检测，2013，35(5)：8-11．

【5】

戴光，崔巍，张颖，等．基于灰度-梯度共生矩阵的焊缝缺陷聚类分析[J]．中国安全科学学报，2013，23(3)：79-85．

【6】

洪继光．灰度_梯度共生矩阵纹理分析方法[J]．自动化学报，1984，10(1):22-24．

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【关键词】 漏磁图像 焊缝缺陷 识别分析 灰度-梯度共生矩阵 聚类分析  崔巍 赵鹏霄

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