文献类型：期刊文章

作　　者：黄民[1] 李功[2]

机构地区：[1]北京信息科技大学机电工程学院,北京100192 [2]安徽工业大学工业工程系,安徽马鞍山243002

出　　处：《北京信息科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：北京市教委科技发展计划项目(KM200611232001);北京市人才强教创新团队项目

年　　份：2009

卷　　号：24

期　　号：2

起止页码：33-36

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、JST、普通刊

摘　　要：针对焊缝超声无损检测中的缺陷智能化定性识别一直未能很好解决的难题,提出采用小波包变换技术对缺陷回波信号进行降噪和特征值提取,采用基于距离的类别可分性判据和人工神经网络模式识别方法对其进行自动识别和归类,在此基础上开发了基于MATLAB软件的焊缝超声波探伤缺陷智能识别系统,可实现对缺陷回波信号的自动采集、处理及智能化识别和分类。实验表明采用的特征值提取方法以及缺陷定性识别方法是有效的。

关 键 词：超声检测 缺陷智能识别  小波包变换 特征提取 神经网络

分 类 号：TG115]