基于改进的KPCA的TOFD图像缺陷识别方法

来源 :福州大学学报(自然科学版) | 被引量 : 26次 | 上传用户：yufengdong

【摘要】

：

针对TOFD D扫描图像缺陷提出一种新的缺陷识别方法.该方法首先采用KPCA(核主元分析算法)进行特征提取,并采用微粒群算法(PSO)自动优化核参数δ,最后用SVM分类器完成特征识别.在134幅TOFD缺陷图像中,分别采用(PCA+SVM)、(KPCA+SVM)和(PSO-KPCA+SVM)三种方法进行试验,试验结果表明,所提出的方法识别正确率更高.

【作者】

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林乃昌杨晓翔林文剑朱志彬

【机构】

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福州大学机械工程与自动化学院,厦门市特种设备检验检测院,福州大学石油化工学院

【出处】

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福州大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年02期

【关键词】

：

超声衍射时差法核主元分析微粒群算法支持向量机 time of flight diffraction kernel principal component

【基金项目】

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福建省质量技术监督局科技资助项目（FJQ12012028）

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