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为保证焊接接头处于安全工作状态,对焊缝缺陷实施定量识别与分类,提出了基于局部二值模式(LBP)和支持向量机(SVM)的缺陷识别方法。首先采用局部二值模式LBP算法对焊缝的超声回波信号进行特征提取,并结合因子分子进行数据降维,降低高维特征集中的冗余数据,最后采用SVM模型实现缺陷的分类识别,并对影响SVM分类效果的核函数和超参数进行了优选。结果表明,高斯核函数在焊缝缺陷分类上的识别效果最好,当超参数C和特征向量ε分别为5.749 7和9.243 6,核函数的gamma参数为2.859 5时,模型最优,分类准确率为95%,分类效果优于常规时频域特征。研究结果可为焊缝缺陷的无损检测和评价提供实际参考。 相似文献
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野外现场射线检测应执行GBZ117和GBZ132标准还是GB16357和GB18465标准?本文通过对各个标准要求的对比,明确现场射线检测时安全范围的空气比释动能率的合规值。 相似文献
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