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基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别
  • ISSN号：0253-360X
  • 期刊名称：《焊接学报》
  • 时间：0
  • 分类：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]哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室,哈尔滨150001
  • 相关基金：国家自然基金资助项目（51175113,51105033）;国际合作资助项目（2007DFR70070）
作者： 胡文刚[1], 刚铁[1]
关键词： 超声检测, 缺陷识别, 数据融合, 神经网络
中文摘要：

超声无损检测已被广泛用来检测材料内部的缺陷，然而对缺陷性质的识别始终是检测的难点，为此研究了一种基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别新方法．该方法充分利用检测数据，通过对缺陷回波信号特征与缺陷形态特征的数据融合，实现了焊缝缺陷的有效识别．利崩自主研制的超声成像手动检测系统对含有气孔、夹渣、裂纹、末焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件进行了检测，分别提取缺陷的超声回波信号特征和缺陷图像的形态特征，构建神经网络实现超声信号和图像特征的数据融合．结果表明，该方法实现了多类缺陷的识别，提高了缺陷识别率，有助于焊缝质量评定．

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期刊信息
  • 《焊接学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会 中国机械工程深地焊接学会 哈尔滨焊接研究所
  • 主编：王亚
  • 地址：哈尔滨市松北区创新路2077号
  • 邮编：150028
  • 邮箱：hjxbbjb@126.com
  • 电话：0451-86323218
  • 国际标准刊号：ISSN：0253-360X
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1178/TG
  • 邮发代号:14-17
  • 获奖情况:
  • 1990年获机械电子工业部年度优秀科技期刊二等奖,1992年获中国科学技术协会优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15422