基于熒光磁粉的智能無損檢測技術研究及實現(xiàn).pdf

1、熒光磁粉檢測是一種常規(guī)的無損檢測技術，它被廣泛運用于許多領域?，F(xiàn)代無損檢測技術正在向著自動化、智能化的方向發(fā)展，其中的熒光磁粉檢測迫切需要解決自動與智能識別的問題。本文將圖像處理技術和模式識別技術運用到熒光磁粉檢測中，進行了理論結合實際的研究工作。
　　本文使用圖像處理算法、主成分分析法和BP神經網絡設計了熒光磁粉智能無損檢測系統(tǒng)，并搭建了熒光磁粉圖像采集平臺。文中首先研究了圖像處理技術中的圖像去噪算法與閾值分割算法，通過對比實驗

2、結果，選用自適應中心加權中值濾波算法和局部閾值分割算法進行圖像預處理，同時還研究了圖像增強技術中的形態(tài)學運算。再使用主成分分析法對缺陷圖像進行特征提取，最后使用向后傳播算法設計 BP神經網絡分類器，完成對缺陷自動識別及分類。
　　通過實驗結果分析可知，本文提出的算法可以有效針對無缺陷、裂紋缺陷、氣泡缺陷、偽缺陷和夾渣缺陷進行識別和分類。對以上五種類型的總體漏檢率達到了低于5％的要求，識別率達到了85%的要求，尤其是對無缺陷、裂紋缺