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应用人工神经网络模式识别技术建立X射线探伤底片的自动定级系统
          
Establishing of Automatic Grading System for X ray Inspection Negative Through Application of Mode Identification Technology of Artificial Neural Network

胡昕  
摘    要
探讨研究X射线探伤底片的自动定级方法,运用X射线成像和数字图像处理技术,通过对预处理后X射线探伤底片图像的特征提取,得到产品焊缝内部缺陷的状态特征,结合人工神经网络方法实现模式识别,建立状态识别模型,并依据识别模型,完成产品焊缝内部缺陷的自动分类识别。
标    签 射线探伤   图像预处理   特征提取   BP反向传播网络   自适应学习建模能力   Radiographic testing   Image pretreatment   Features capturing   BP back propagation network   Selfadaptive ability toward model establishing  
 
Abstract
The automatic grading methods for Xray inspection negative were researched. First Xray imaging and digital image processing technology were used, through the features capturing on postpretreatment Xray inspection negatives image, the state characteristics of products welding lines internal faults were obtained. Then, combine with artificial neural network to realize mode identification, state identification model was established. And finally the automatic grading identification of the welding lines internal faults was completed based on the identification model.

中图分类号 TG115.28

 
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所属栏目 试验研究

基金项目

收稿日期 2005/11/18

修改稿日期

网络出版日期

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备注胡昕(1973-),男,主要从事承压设备检验检测工作。

引用该论文: HU Xin. Establishing of Automatic Grading System for X ray Inspection Negative Through Application of Mode Identification Technology of Artificial Neural Network[J]. Nondestructive Testing, 2007, 29(1): 36~38
胡昕. 应用人工神经网络模式识别技术建立X射线探伤底片的自动定级系统[J]. 无损检测, 2007, 29(1): 36~38


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