基于熒光磁粉的智能無損檢測(cè)技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、熒光磁粉檢測(cè)是一種常規(guī)的無損檢測(cè)技術(shù)，它被廣泛運(yùn)用于許多領(lǐng)域?，F(xiàn)代無損檢測(cè)技術(shù)正在向著自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展，其中的熒光磁粉檢測(cè)迫切需要解決自動(dòng)與智能識(shí)別的問題。本文將圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)運(yùn)用到熒光磁粉檢測(cè)中，進(jìn)行了理論結(jié)合實(shí)際的研究工作。
　　本文使用圖像處理算法、主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了熒光磁粉智能無損檢測(cè)系統(tǒng)，并搭建了熒光磁粉圖像采集平臺(tái)。文中首先研究了圖像處理技術(shù)中的圖像去噪算法與閾值分割算法，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)

2、結(jié)果，選用自適應(yīng)中心加權(quán)中值濾波算法和局部閾值分割算法進(jìn)行圖像預(yù)處理，同時(shí)還研究了圖像增強(qiáng)技術(shù)中的形態(tài)學(xué)運(yùn)算。再使用主成分分析法對(duì)缺陷圖像進(jìn)行特征提取，最后使用向后傳播算法設(shè)計(jì) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，完成對(duì)缺陷自動(dòng)識(shí)別及分類。
　　通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知，本文提出的算法可以有效針對(duì)無缺陷、裂紋缺陷、氣泡缺陷、偽缺陷和夾渣缺陷進(jìn)行識(shí)別和分類。對(duì)以上五種類型的總體漏檢率達(dá)到了低于5％的要求，識(shí)別率達(dá)到了85%的要求，尤其是對(duì)無缺陷、裂紋缺