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文檔簡介
1、金屬斷口的模式識別與分類是斷裂構(gòu)件智能化診斷的重要內(nèi)容之一。通過對金屬斷口的特征、性狀、形貌等問題的研究,可以分析研究斷裂類型、斷裂方式、斷裂路徑、斷裂過程、斷裂性質(zhì)、斷裂原因和斷裂機理等問題,從而更好地指導(dǎo)生產(chǎn)實踐。金屬斷口的計算機自動識別與分類是斷口分析的定量研究,對于定量地進行失效分析和優(yōu)化設(shè)計,從而防止構(gòu)件發(fā)生斷裂有一定的指導(dǎo)意義。 在金屬斷口識別與分類方面取得的成果大多是建立在斷口圖像中提取的數(shù)學(xué)信息來對圖像進行分類和
2、識別,例如先對圖像進行Fourier 變換或者小波變換,再從中提取數(shù)學(xué)信息。而利用幾何形貌物理量進行識別的很少。本研究就是提取幾何形貌信息的一種新的嘗試。本項目研究中,預(yù)處理是關(guān)鍵步驟。包括大津法獲取二值化圖像、開閉運算組合去噪聲、邊界提取、邊界跟蹤、區(qū)域填充,從而盡量多地保留了斷口圖像的特征??紤]到傳統(tǒng)的種子填充算法,對不規(guī)則圖形的填充效果往往不夠理想。針對斷口圖像特征塊多為邊界不規(guī)則的多邊形的特點,本文提出了這種基于邊界跟蹤方向的多
3、邊形掃描線填充算法,它保留了預(yù)處理步驟中邊界上一個像素點的被跟蹤的方向和跟蹤下一點的方法作為判斷邊界的依據(jù),既減少了計算量,而且能有效地對不規(guī)則多邊形進行填充,非常適合特征塊不規(guī)則的斷口圖像分析。 通過對提取的特征值的數(shù)據(jù)分析,包括全圖特征:黑塊面積比、特征塊數(shù)目,典型特征塊特征:面積、周長、似圓度、波紋度、伸長度、復(fù)雜度,可以看出疲勞、韌窩斷口的特征塊數(shù)目較多,因而它們的典型特征塊面積較小;韌窩斷口的似圓度數(shù)值較小,說明韌窩斷
4、口的特征塊比較接近圓形;疲勞斷口的伸長度數(shù)值較大,說明疲勞斷口的特征塊呈條帶狀;解理斷口的波紋度、復(fù)雜度數(shù)值較小,說明解理斷口的邊緣較平滑。這些參數(shù)比較完整的表達了斷口圖像的幾何形貌特征。 本文采用的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的方法,將以上提取的八種特征值作為輸入,分別對解理、韌窩、疲勞三種典型斷口圖進行了識別分類的研究。對總共120 幅斷口圖像,其中訓(xùn)練樣本60 幅,測試樣本60 幅,進行實驗研究,結(jié)果對韌窩斷口的識別率最高,為100
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