【摘 要】
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工业铝合金铸件在铸造过程中受各种因素的影响,存在不同程度的缺陷.工业上仍然采用人工方式对这些缺陷分级.这种人工的分级方法需要占用大量时间,并带有很强的主观性.为解决
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室医学影像研究室;
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(No.60225008);国家重大基础研究973前期研究专项(No.2002CCA03900);863高科技发展计划(No.2002AA234051);国家自然科学基金(No.30370418,90209008,60302016.60172057,30270403)
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工业铝合金铸件在铸造过程中受各种因素的影响,存在不同程度的缺陷.工业上仍然采用人工方式对这些缺陷分级.这种人工的分级方法需要占用大量时间,并带有很强的主观性.为解决这一问题,本文提出了一种自动分级方法.首先对任意电压下的待测扫描图像,应用多元线性回归方法对电压归一化,自动提取特征向量;然后应用支持向量机(SVM)算法进行特征融合,确定判别函数,从而对扫描图像分级.实验结果表明,该方法有较高的正确率,并在工程实践中获得了较好的效果.
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