【摘 要】
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针对工业内部缺陷检测问题,提出了基于工业(Computed tomography,CT)图像的工件缺陷智能检测方法。通过分析工业CT切片图像自身特点,提出了以自适应中值滤波和自适应加权均值
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州交通大学新能源与动力工程学院
【基金项目】
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Science and Technology Plan Project of Lanzhou City (No.2014-2-7).
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针对工业内部缺陷检测问题,提出了基于工业(Computed tomography,CT)图像的工件缺陷智能检测方法。通过分析工业CT切片图像自身特点,提出了以自适应中值滤波和自适应加权均值滤波相结合的方法对工业CT切片图像进行预处理,采用基于灰度变化率的图像缺陷分割算法对工业CT图像中的低对比度信息进行分割,利用Hu不变矩方法对工件缺陷进行特征提取。在此基础上,建立了RBF神经网络模型,采用萤火虫算法进行优化,进而完成对工件内部缺陷的智能识别。仿真结果表明,该方法能够有效地提高缺陷识别准确率,为工业内部缺
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