SVMs在油气管道焊缝缺陷检测中的应用
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2023-12-10 21:45:08
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文档简介：
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年 1
1
月
第 2
6
卷第 6
期
西安石油大学学报(
自
然科学版)
J
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No
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文章编号 ：
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5
S
V
Ms
在 油气 管道焊缝缺 陷检 测 中的应用
武晓朦
，
高炜欣
，
袁 磊
，
刘 畅。
(
1
．
西安石油大学 陕西省钻机控 制重 点实验室 ，
陕西 西安 7
1
0
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6
5
；
2
．
巴陵石化 环氧树脂事业部电气车间，
湖南 岳阳4
1
4
0
1
4
；
3
．
西安航空动力股份有 限公 司 无 损检测 中心 ，
陕西 西安 7
1
0
0
2
1
)
摘要 ：
提 出了基 于支持 向量机的焊管焊缝缺 陷识别方法和步骤．
对焊缝图像采用 了图像增强、
形 态
学处理 、
边缘检测等操作 ，
解决焊缝 图像在输入时受到外界干扰 带来的图片噪声过 多、
缺陷边缘模
糊和对比度低等问题 ，
便于对焊缝 图像进行特征提取．
结合焊缝缺 陷样本 多分类的特点 ，
对焊缝 图
像进行分类时使 用 S
V
M
“
一对一”
聚类结构并对样本进行识别．
实验结果表 明，
该模型具有识别精
度 高、
速度快、
容易实现等优点，
适合对焊管焊缝缺 陷的识别．
关键词 ：
油气管道；
焊缝缺 陷；
缺陷检测 ；
图像分割 ；
特征提取 ；
模式识别；
支持 向量机
中图分类号 ：
T
E
9
7
3
．
6
文献标识码 ：
A
常用的无损检测方 法有射线检测 法¨
引、
超 声
检测法
J
、
磁力检测法
J
、
涡流检测法
J
、
渗透检测
法 等．
在各种无损检测技术 中，
基于 X
射线焊缝图
像的检测是大多数埋弧焊管生产企业采用的方法．
近年来 ，
随着现代计算机技术 和数字 图像技术
的飞跃发展 ，
一些新兴的基 于机器学 习和智能算法
的焊缝缺陷检测方法也悄然兴起．
文献 [
7
]
利用 神
经网络质量监测模 型预测焊点抗剪强度 ，
准确率达
到 9
6
．
6
％ ；
文献 [
8
]
利用 神经网络模 型对 车身镀锌
板点焊性能进 行预测 ；
文献 [
9
]
利用神经 网络模型
进行焊点质量检......
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