基于Gabor小波的TOFD图像缺陷识别研究*

作者：林乃昌，杨晓翔，唐旭晟，朱志彬 日期：2014-04-04/span> 浏览：3523 查看PDF文档

 （1. 福州大学机械工程及自动化学院，福建福州350108；

2. 厦门市特种设备检验检测院，福建厦门361000； 3. 福州大学化学化工学院，福建福州350108）

摘要：针对运用超声衍射时差法（TOFD）法对焊缝进行检测时，图像缺陷人工定性主要受检验人员经验和专业知识影响缺乏可靠性的问题，提出了一种TOFD图像缺陷自动定性的方法。该方法首先提取TOFD缺陷图像的Gabor小波特征，并依据这些特征，采用主成分分析技术（PCA）对Gabor特征进行降维，然后采用Fisher线性判别分析方法对其进行了判别分析，最后完成了缺陷的自动定性分析；同时，建立了一个实际系统，并在测试样本上进行了试验验证，试验在109幅人工试块缺陷及自然缺陷训练样本及25幅测试样本中进行，采用Gabor小波特征及原始图像像素特征所构建的缺陷分类器识别率比较。研究结果表明，基于Gabor小波特征的缺陷识别方法识别率达到72%，比原始图像特征的缺陷识别方法更优。

关键词：超声衍射时差法；Gabor小波；Fisher；线性判别分析；主成分分析技术

中图分类号：TH878；TP391.41 文献标志码：A 文章编号：1001-4551（2013）12-1450-05

本文引用格式：

林乃昌，杨晓翔，唐旭晟，等. 基于Gabor小波的TOFD图像缺陷识别研究［J］. 机电工程，2013，30（12）：1450-1454.
LIN Nai-chang，YANG Xiao-xiang，TANG Xu-sheng，et al. Defect recognition of TOFD image based on Gabor wavelet［J］. Journal of Mechanical & Electrical Engineering，2013，30（12）：1450-1454.