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多层导电结构电涡流扫描检测缺陷自动识别和分类技术研究

期刊名称：叶波，蔡晋辉，黄平捷，范孟豹，周泽魁. 多层导电结构电涡流扫描检测缺陷自动识别和分类技术研究. 传感
时间：0
分类：TP216[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TG115.28[金属学及工艺—物理冶金;金属学及工艺—金属学]
作者机构：[1]浙江大学,控制科学与工程学系,工业控制技术国家重点实验室,杭州,310027 浙江大学,控制科学与工程学系,工业控制技术国家重点实验室,杭州,310027 浙江大学,控制科学与工程学系,工业控制技术国家重点实验室,杭州,310027 浙江大学,控制科学与工程学系,工业控制技术国家重点实验室,杭州,310027 浙江大学,控制科学与工程学系,工业控制技术国家重点实验室,杭州,310027
相关基金：国家自然科学基金资助项目(50505045)
相关项目：多层导电结构深层缺陷电涡流定量化检测与评估的新方法研究

中文摘要：

多层导电结构涡流检测中,缺陷的自动识别和分类是急需解决的重要问题.提出了一种新的缺陷信号自动检测识别和分类方法,首先采用幅值中值预判和小波分析方法进行信号预处理,自动识别并提取包含缺陷的涡流检测信号片段;然后运用主分量分析法对含有缺陷的信号片段进行特征提取;接着构建最近均值、K近邻、BP网络和支持向量机四种分类器对缺陷信号进行分类;最后进行了实验研究,对多层导电结构三种形状缺陷的扫描检测信号进行识别和分类,验证了本文所提出方法的有效性,并比较了各分类器的性能,根据识别和分类错误率大小,可看出支持向量机分类器具有较好的鲁棒性和稳定性.

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