基于机器学习的铸件DR图像的缺陷识别

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2024-12-10 14:31 | 查看全部 阅读模式

文档名:基于机器学习的铸件DR图像的缺陷识别
针对铁路铸件采用的基于传统X射线人工检测的胶片法存在的局限性,以目前国内外市场上典型的大型货运列车铸钢零部件数字X射线检测装配为研究对象,结合标准缺陷图谱,通过对常见缺陷进行特征提取,利用机器学习构造出缺陷聚类分类器,实现铸件数字辐射图像的缺陷自动识别,判别结果符合ASTME446标准,获得了不错的识别效果.
作者:梁良 沈宽
作者单位:重庆大学光电工程学院,重庆400044重庆大学光电工程学院,重庆400044;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆400044
母体文献:第二届中国泛西部无损检测学术交流会论文集
会议名称:第二届中国泛西部无损检测学术交流会  
会议时间:2017年8月9日
会议地点:贵阳
主办单位:贵州省机械工程学会,山西省机械工程学会,江西省机械工程学会,重庆市机械工程学会
语种:chi
分类号:TP3TP7
关键词:铸钢件  缺陷识别  数字辐射图像  机器学习
在线出版日期:2021年6月15日
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