基于主成分分析的荧光磁粉检测缺陷识别技术OA
Fluorescent magnetic particle testing defect recognition technology based on principal component analysis
主成分分析法(PCA)在图像识别中有广泛应用,有着较好的特征提取性能.荧光磁粉检测是一种无损检测技术.目前在裂纹缺陷的识别上依然使用的是人眼观察,而其他步骤都已经实现了自动化.本文使用基于加权平均的中值滤波算法对图像去噪,使用大津法对图像进行了阈值分割,再利用PCA算法对荧光磁粉检测中的图像进行识别,建立了一个自动识别系统.实验结果证明,该系统可以准确识别裂纹有无,还可以对简单的缺陷种类(直线裂纹,气泡)进行分类.
林果;刘桂华
西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室,四川绵阳621010
计算机与自动化
主成分分析法图像识别荧光磁粉检测图像去噪大津法
《微型机与应用》 2016 (1)
85-87,3
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