提出了一种基于小波变换的金属断口模式识别分类方法,该方法采用Daubechies四点小波和标准的金字塔结构小波变换对断口图像进行二级小波变换,将小波变换后各个频带输出的L1范数、能量、熵作为断口分类的特征,并根据特征本身的离散程度对特征进行加权处理,采用线性最小距离分类器,对等轴塑坑、腐蚀疲劳、河流花样、拉长塑坑、韧性疲劳和韧性沿晶等六种典型的断口进行了分类.实验结果表明,这种方法可以对金属断口模式进行准确的识别与分类.
参考文献
| [1] | Banirji K. Diss Abstr Int, 1986; 47:214 |
| [2] | Komai K, Noguchi M. Trans Iron Steel Inst Jpn, 1987; 27: 658 |
| [3] | Yah Y H, Wang D J, Huang Y H, Wang Q H, Wang T B.Acta Metall Sin, 1997; 33:388(颜云辉,王德俊,黄雨华,王清昊,王彤波.金属学报,1997;33:388) |
| [4] | Mallat S E. IEEE Trans Patt Analy Mach Intell, 1989;11:674 |
| [5] | Cui J T, Cheng Z X. An Introduction to Wavelets. Xi'an: Xi'an Jiao Tong University Press, 1995:161(崔锦泰,程正兴.小波分析导论.西安:西安交通大学出版社,1995:161) |
| [6] | Naghdy G, Wang J, Ogunbona P. Proceeding of SPIE,1996; 2657:74 |
| [7] | Chang T, Tianhorng K, Jay C C. IEEE Trans Image Process, 1993; 2:429 |
| [8] | Laine A, Fan J. IEEE Trans Patt Anally Machine Intell, 1993; 15:1186 |
| [9] | Chitre Y, Dhawan A P. IEEE Patt Recogn, 1999; 32:773 |
| [10] | Li S X. Wavelet Transform and Application. Beijing:Higher Education Press, 1977: 1(李世雄.小波变换及其应用.北京:高等教育出版社,1997:1) |
| [11] | Zhao S N, Xiong X H. Wavelet Transform and Wavelet Analysis. Beijing: Electronic Industry Press, 1996:1(赵松年,熊小荟.子波变换与子波分析,北京:电子工业出版社,1996:1) |
| [12] | Guo Y K, Yang J, Li J G. J Shanghai Jiaotong University, 1998; 32:40(郭英凯,杨杰,李介谷.上海交通大学学报,1998;32:40) |
| [13] | Ma W Z, Yin R X. Wavelet Analysis and Wavelet Transform. Guangzhou: South China University of Technology Press, 1992:1(马维祯,殷瑞祥.子波分析与子波变换.广州:华南理工大学出版社,1992:1) |
| [14] | Wu G H, Zhang Y J, Lin X G. Patt Recogn Artif Intell,1999; 12:262(吴高洪,章毓晋,林行刚.模式识别与人工智能,1999;12:262) |
| [15] | Bian Z Q. Pattern Recognition, 2nd edition. Beijing:Tsinghua University Press, 1998:176(边肇祺.模式识别(第二版).北京:清华大学出版社,1988:176) |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%