【摘 要】
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高频直缝焊管的性能很大程度上取决于焊缝的质量,焊缝表面的质量成为了判别焊缝质量的重要因素。为了定量评价高频直缝焊管生产过程中焊缝表面形质量,采集了高频直缝焊管不同
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高频直缝焊管的性能很大程度上取决于焊缝的质量,焊缝表面的质量成为了判别焊缝质量的重要因素。为了定量评价高频直缝焊管生产过程中焊缝表面形质量,采集了高频直缝焊管不同质量评级对应焊缝表面的图像信息,基于MATLAB平台,利用图像处理方法对不同质量焊缝表面图像进行了预处理,提取样本图像的几何形状及纹理特征等11维图像特征参数,经过对这些参数的动态变化建立了用于焊缝表面质量判别的BP神经网络模型。结果表明:缺陷边界周长﹑圆形度﹑矩形度等焊缝表面形貌图像特征参数可以作为描述焊缝表面形貌质量的定量指标,并可用BP网络模型对焊缝表面形貌进行识别预测。本研究为建立焊缝表面形貌的定量评价体系提供了新途径。
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