| 超声红外热像技术中缺陷的自动识别 |
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| 引用本文： | 冯辅周,张超省,江鹏程,闵庆旭.超声红外热像技术中缺陷的自动识别[J].激光与红外,2012,42(10):1149-1153. |
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| 作者姓名： | 冯辅周 张超省 江鹏程 闵庆旭 |
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| 作者单位： | 装甲兵工程学院机械工程系，北京 100072 |
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| 摘 要： | 超声红外热像技术是一种新型无损检测技术,对金属试件疲劳裂纹、复合材料冲击损伤等缺陷具有良好的检测效果。传统缺陷识别主要依靠肉眼识别和专业经验,对缺陷类型、缺陷程度的判断很难定量把握;基于时间序列的缺陷识别算法速度慢、精度差、自动化程度低。本文以超声红外热像技术中裂纹的检测为例,通过对比分析热图像分割区域中裂纹区域与亮点区域的形状、灰度等分布特征,提取了用于裂纹信息识别的特征参量,开发了基于加权支持向量机的裂纹自动识别算法,为实现超声红外热像技术中缺陷的自动识别奠定了基础。试验验证了本文所提特征参量和自动识别算法的有效性。
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| 关 键 词： | 超声红外热像技术 特征参量 自动识别 加权支持向量机 |
Automatic identification of crack in ultrasonic infrared imaging technology |
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| FENG Fu-zhou,ZHANG Chao-sheng,JIANG Peng-cheng,MIN Qing-xu.Automatic identification of crack in ultrasonic infrared imaging technology[J].Laser & Infrared,2012,42(10):1149-1153. |
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| Authors: | FENG Fu-zhou ZHANG Chao-sheng JIANG Peng-cheng MIN Qing-xu |
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| Affiliation: | Department of Mechanical Engineering,Academy of Armored Force Engineering,Beijing 100072,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ultrasonic infrared imaging characteristic parameters automatic recognition weighted SVM |
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