【摘 要】
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为解决传统人工视觉检测TOFD图谱一致性较差问题,提出了一种稀疏自编码器融合核极限学习机网络模型,实现了焊缝内部缺陷图谱智能定性分类.首先采集焊缝内部缺陷TOFD图谱,建立TOFD图谱数据库.然后提取其缺陷纹理特征.同时,使用Relief-F算法实现特征选择,在保留分类能力较强特征的基础上实现特征的降维.最后,以降维后的特征作为稀疏自编码器融合核极限学习机的输入,实现夹杂、气孔和未焊透3种典型缺陷的分类.实验结果表明,提出的稀疏自编码器融合核极限学习机算法能够对焊缝内部缺陷实现较准确分类.
【机 构】
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内蒙古自治区特种设备检验研究院包头分院,包头014030
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为解决传统人工视觉检测TOFD图谱一致性较差问题,提出了一种稀疏自编码器融合核极限学习机网络模型,实现了焊缝内部缺陷图谱智能定性分类.首先采集焊缝内部缺陷TOFD图谱,建立TOFD图谱数据库.然后提取其缺陷纹理特征.同时,使用Relief-F算法实现特征选择,在保留分类能力较强特征的基础上实现特征的降维.最后,以降维后的特征作为稀疏自编码器融合核极限学习机的输入,实现夹杂、气孔和未焊透3种典型缺陷的分类.实验结果表明,提出的稀疏自编码器融合核极限学习机算法能够对焊缝内部缺陷实现较准确分类.
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