| 基于改进的KPCA的TOFD图像缺陷识别方法 |
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| 引用本文： | 林乃昌,杨晓翔,林文剑,朱志彬.基于改进的KPCA的TOFD图像缺陷识别方法[J].福州大学学报(自然科学版),2014,42(2):277-281. |
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| 作者姓名： | 林乃昌 杨晓翔 林文剑 朱志彬 |
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| 作者单位： | 福州大学机械工程与自动化学院，福建 福州 350116;福州大学机械工程与自动化学院，福建 福州 350116;福州大学石油化工学院，福建 福州 350116;厦门市特种设备检验检测院，福建 厦门 361000 |
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| 基金项目： | 福建省质量技术监督局科技资助项目(FJQI2012028) |
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| 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.
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| 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 |
Research on defect recognition of TOFD image based on improved KPCA |
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| LIN Nai-chang,YANG Xiao-xiang,LIN Wen-jian and ZHU Zhi-bin.Research on defect recognition of TOFD image based on improved KPCA[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2014,42(2):277-281. |
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| Authors: | LIN Nai-chang YANG Xiao-xiang LIN Wen-jian and ZHU Zhi-bin |
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