【摘 要】
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本文主要研究了采用中值滤波、LOG算子的边缘检测以及DSA减影等数字图像处理技术对现有的焊缝缺陷图像进行处理,获得带有各种焊缝缺陷特征的大量图像样本,并用RBF神经网络对
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本文主要研究了采用中值滤波、LOG算子的边缘检测以及DSA减影等数字图像处理技术对现有的焊缝缺陷图像进行处理,获得带有各种焊缝缺陷特征的大量图像样本,并用RBF神经网络对样本进行训练,最终获得具有较高识别精度的RBF网络。利用该网络可以大大提高对焊缝缺陷的判断效率,具有一定实用意义。
In this paper, we mainly deal with the existing weld defect images by using median filter, LOG operator edge detection and DSA subtraction and other digital image processing techniques to obtain a large number of image samples with various defects of weld defects. RBF neural network to train the samples, and finally get the RBF network with higher recognition accuracy. The use of the network can greatly improve the judgment of the weld defect efficiency, has a certain practical significance.
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