SVMs在油气管道焊缝缺陷检测中的应用

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SVM“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：由气管道、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

所属期刊栏目：26

分类号：TE973.6(石油机械设备与自动化)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划2010JQ8033;陕西省教育厅专项科研计划项目09JK699;西安市科技计划项目YF007033;中石油科技创新基金研究项目2010D-5006-0601

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：97-101