一種新的無監督學習的各種氣孔缺陷檢測算法
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標簽：缺陷檢測(12124)
由于厚鋼管X射線圖像強度分布不均勻，對比度低、噪聲大，且氣孔缺陷的大小、形狀、位置、對比度各異，使得自動檢測各種類型的氣孔較為困難。針對傳統缺陷檢測算法中手工標記缺陷數據工作量大，焊縫邊緣難以準確提取等問題，提出一種新的無監督學習的各種氣孔缺陷檢測算法。首先，采用快速獨立分量分析從鋼管X射線圖像集合中學習一組獨立基底，并用該基底的線性組合來選擇性重構帶氣孔缺陷的測試圖像；隨后，測試圖像與其重構圖像相減獲得差異圖像，通過全局閾值從差異圖像中將各種氣孔分割出來。實驗的訓練集有320幅，測試集有60幅圖像，所提算法檢測結果的平均敏感性和準確率為90. 5%和99. 7%。實驗結果表明，該算法無需手工標記數據或提取焊縫邊緣，可準確檢測各種氣孔缺陷。
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