泵塔区钢结构焊缝表面缺陷的超声红外热成像检测

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利用超声红外热成像装置采集焊缝图像,通过灰度化、消噪以及增强对焊缝图像进行预处理,利用卷积神经网络提取图像的特征向量,并用决策树多分类器模型对缺陷进行分类识别.试验结果表明,该检测技术很好地完成了泵塔区钢结构焊缝表面缺陷的无损检测,检测精度较高,为及时修复泵塔区的钢结构焊缝缺陷提供了条件.
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