磁粉檢測(cè)圖像智能辨識(shí)方法研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，各傳統(tǒng)行業(yè)都在向著智能自動(dòng)化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，磁粉檢測(cè)作為無(wú)損檢測(cè)的重要方式，也迫切需要進(jìn)行全自動(dòng)化改進(jìn)。論文圍繞磁粉檢測(cè)智能辨識(shí)系統(tǒng)的應(yīng)用需求，開展了理論與實(shí)際緊密聯(lián)系的研究。主要包括以下幾方面內(nèi)容：
　　首先，結(jié)合半自動(dòng)熒光磁粉探傷機(jī)的工作過(guò)程對(duì)圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的抗干擾分析；然后通過(guò)分析磁粉檢測(cè)圖像的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了光線波長(zhǎng)到 RGB映射關(guān)系算法對(duì)圖像實(shí)現(xiàn)了預(yù)處理和分割；接著結(jié)合磁粉檢測(cè)工藝過(guò)程對(duì)裂紋圖像進(jìn)行

2、了特征分析和提取，主要特征包括面積特征，周長(zhǎng)特征，長(zhǎng)度特征，長(zhǎng)寬比特征，圓形度特征，矩形度特征等；進(jìn)一步，在分類階段對(duì)分類算法進(jìn)行了分析研究，并提出了結(jié)合支持向量機(jī)后驗(yàn)概率的分類映射方法，完成了磁粉檢測(cè)圖像有無(wú)裂紋的智能自動(dòng)分類。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證，證明了本課題提出的這一套算法的有效性和實(shí)用性，針對(duì)磁粉檢測(cè)圖像自動(dòng)識(shí)別中的兩個(gè)重要指標(biāo)：漏檢率和虛警率都有較大提高。
　　本課題在半自動(dòng)磁粉探傷機(jī)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了磁粉探傷裂紋圖像的自