【摘 要】
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传统金属工业构件X射线图像检测手段主观性过强、检测效率低下。为此,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的智能检测方法。对同一构件的图像序列进行在线学习,每一像素点由多个高斯
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传统金属工业构件X射线图像检测手段主观性过强、检测效率低下。为此,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的智能检测方法。对同一构件的图像序列进行在线学习,每一像素点由多个高斯分布分量组成。正常工作时对每一像素点用学习到的高斯分量进行模式分类,若不符合任一现有高斯分量就视为前景目标(损伤点),采用种子生长法连通损伤区域,确定整个损伤区域。实验结果表明,该方法可精确定位构件损伤部位,实现金属构件损伤的自动检测,检测效率较高。
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