【摘 要】
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针对多层导电结构缺陷位置和尺寸的识别问题,基于脉冲涡流检测数据,提出一种多层导电结构缺陷位置和尺寸的无损估计方法(NEM)。NEM采用傅里叶变换和希尔伯特黄变换等方法,提取时域和频域上共47维特征。提出基于AIC+Fisher的特征降维方法,选择最优的特征降维维度,减少特征冗余且降维后的特征能更好表征缺陷类型,提高分类器的识别效率。最后利用支持向量机(SVM)构造分类器,采用粒子群算法对分类器模型参数进行寻优,从而实现多层导电结构缺陷位置和尺寸的识别。实验结果表明:NEM能够适用于多层导电结构的缺陷位置识
【机 构】
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浙江树人大学信息科技学院,常州大学计算机与人工智能学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LQ19F010012)。
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针对多层导电结构缺陷位置和尺寸的识别问题,基于脉冲涡流检测数据,提出一种多层导电结构缺陷位置和尺寸的无损估计方法(NEM)。NEM采用傅里叶变换和希尔伯特黄变换等方法,提取时域和频域上共47维特征。提出基于AIC+Fisher的特征降维方法,选择最优的特征降维维度,减少特征冗余且降维后的特征能更好表征缺陷类型,提高分类器的识别效率。最后利用支持向量机(SVM)构造分类器,采用粒子群算法对分类器模型参数进行寻优,从而实现多层导电结构缺陷位置和尺寸的识别。实验结果表明:NEM能够适用于多层导电结构的缺陷位置识
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