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一種新的無監督學習的各種氣孔缺陷檢測算法

大小:0.84 MB 人氣: 2017-12-05 需要積分:1

  由于厚鋼管X射線圖像強度分布不均勻,對比度低、噪聲大,且氣孔缺陷的大小、形狀、位置、對比度各異,使得自動檢測各種類型的氣孔較為困難。針對傳統缺陷檢測算法中手工標記缺陷數據工作量大,焊縫邊緣難以準確提取等問題,提出一種新的無監督學習的各種氣孔缺陷檢測算法。首先,采用快速獨立分量分析從鋼管X射線圖像集合中學習一組獨立基底,并用該基底的線性組合來選擇性重構帶氣孔缺陷的測試圖像;隨后,測試圖像與其重構圖像相減獲得差異圖像,通過全局閾值從差異圖像中將各種氣孔分割出來。實驗的訓練集有320幅,測試集有60幅圖像,所提算法檢測結果的平均敏感性和準確率為90. 5%和99. 7%。實驗結果表明,該算法無需手工標記數據或提取焊縫邊緣,可準確檢測各種氣孔缺陷。

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