1)基于x射线焊缝图像的埋弧焊焊缝缺陷自动检测研究现状;2)基于射线缺陷检测的概念、焊缝缺陷检测中常用的特征值,以及基于特征值及支持向量机(SVM)和神经网络的缺陷识别算法;3)x射线焊缝图像的特点分析,以此为依据介绍焊缝图像的增强、滤波、感兴趣区域(ROI)提取和疑似缺陷局部图像(SDR)分割的算法,并通过实验提供算法的混淆矩阵;3)对近年来新出现的识别方法-基于稀疏描述的识别进行介绍,并将其应用于缺陷识别中,通过算例对识别效果进行了验证。针对稀疏描述中字典矩阵构造这一关键问题,也进行了有针对性的介绍;4)在已经明确缺陷的前提下,介绍利用PCA进行降维,以快速识别缺陷是否为线性缺陷或圆形缺陷。
1)基于x射线焊缝图像的埋弧焊焊缝缺陷自动检测研究现状;2)基于射线缺陷检测的概念、焊缝缺陷检测中常用的特征值,以及基于特征值及支持向量机(SVM)和神经网络的缺陷识别算法;3)x射线焊缝图像的特点分析,以此为依据介绍焊缝图像的增强、滤波、感兴趣区域(ROI)提取和疑似缺陷局部图像(SDR)分割的算法,并通过实验提供算法的混淆矩阵;3)对近年来新出现的识别方法-基于稀疏描述的识别进行介绍,并将其应用于缺陷识别中,通过算例对识
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