首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

聚乙烯管道电熔接头缺陷分类研究
引用本文:伏喜斌,黄跃鑫,黄学斌,钟舜聪.聚乙烯管道电熔接头缺陷分类研究[J].机电工程,2015,32(1):52-55.
作者姓名:伏喜斌  黄跃鑫  黄学斌  钟舜聪
作者单位:1. 厦门市特种设备检验检测院,福建厦门,361004
2. 福州大学机械工程及自动化学院,福建福州,350108
3. 福州大学机械工程及自动化学院,福建福州350108;福建省医疗器械和生物技术重点实验室,福建福州350108
基金项目:国家自然科学基金资助项目,国家卫生和计划生育委员会科研基金,国家质检总局科技计划项目,福建省杰出青年基金滚动资助项目,教育部高学校博士学科点科研基金,福建省质量技术监督局科技项目,福建省高等学校学科带头人培养计划
摘    要:为了对聚乙烯管道电熔接头空洞缺陷和电阻丝信号进行分类识别,在利用超声相控阵图谱得到缺陷区域的基础上,取出了图像矩阵中缺陷区域的质心所在列,并提取质心以下部分所有像素点的灰度值构成了一组一维信号。对这些一维信号进行平滑处理及小波分解,并重构了其高频分量,通过分析信号高频分量的统计特征实现了缺陷分类。研究结果表明,不同类型缺陷对应的统计特征有明显差别,能够有效地区分孔洞缺陷及电阻丝信号,具有一定的应用推广价值。

关 键 词:缺陷分类识别  缺陷质心  小波分解  统计特征

Defect classification of electrofusion joints in polyethylene pipes
FU Xi-bin,HUANG Yue-xin,HUANG Xue-bin,ZHONG Shun-cong.Defect classification of electrofusion joints in polyethylene pipes[J].Mechanical & Electrical Engineering Magazine,2015,32(1):52-55.
Authors:FU Xi-bin  HUANG Yue-xin  HUANG Xue-bin  ZHONG Shun-cong
Affiliation:FU Xi-bin;HUANG Yue-xin;HUANG Xue-bin;ZHONG Shun-cong;Xiamen Special Equipment Inspection Institute;School of Mechanical Engineering and Automation,Fuzhou University;Fujian Key Laboratory of Medical Instrument and Pharmaceutical Technology;
Abstract:
Keywords:defect  classification  defect  barycenter  wavelet  decomposition  statistical  behavior
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号