基于PSO-SVM的焊缝缺陷X射线检测

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为了提高X射线焊缝缺陷检测的实时性,本文研究了将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合应用于焊管焊缝缺陷检测的方法.该方法首先提取焊缝缺陷的特征描述,然后利用SVM算法进行焊缝缺陷的检测,过程中采用PSO算法优化SVM模型参数,最后将PSO-SVM和基于网格寻优的SVM分类方法进行了对比.试验结果表明,基于PSO-SVM的焊缝缺陷检测方法具有较高的识别精度,平均分类准确率达98%,且相对
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