【摘 要】
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该文首先根据X射线底片的特点,对X射线图像进行一系列预处理:图像平滑、对比度增强、边缘检测等,使图像中的缺陷部分更加醒目,从而有利于检测人员的判别,另外该文还利用小波
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该文首先根据X射线底片的特点,对X射线图像进行一系列预处理:图像平滑、对比度增强、边缘检测等,使图像中的缺陷部分更加醒目,从而有利于检测人员的判别,另外该文还利用小波分析对图像进行处理,与传统算法相比,取得较好的效果.在缺陷类型自动识别方面,该文以焊缝为例,根据焊缝典型缺陷的特点,提取特征量并用树识别器进行分类,达到一定的识别率;针对树识别器错识别的缺陷,该文利用神经网络的感知器将其分类,结果表明能提高缺陷的识别率,并在此基础上提出完整的焊缝缺陷神经网络分类法.最后,该文根据国标GB3323-87建立焊缝的评级流程图,实现了焊缝自动等级分类.
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