【摘 要】
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当前焊接图像缺陷检测技术因依赖焊接几何特征缺陷,对微小缺陷中黑暗边缘的噪声较为敏感,导致其定位精度不佳,为此提出一种梅尔频率倒谱耦合神经网络特征匹配的焊接缺陷检测
【机 构】
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广州大学软件学院,广东石油化工学院计算机与电子信息学院,四川大学电气信息学院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目（2014AA051901）, 国家自然科学基金项目（51377111）
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当前焊接图像缺陷检测技术因依赖焊接几何特征缺陷,对微小缺陷中黑暗边缘的噪声较为敏感,导致其定位精度不佳,为此提出一种梅尔频率倒谱耦合神经网络特征匹配的焊接缺陷检测算法。利用DCT（discrete cosine transform）与Zigzag机制,将焊接图像排列成1D信号数组;将1D信号分割为多个帧,构造窗口函数,增强相邻帧之间的连续性,引入倒谱技术,查询1D信号的稳定特性,提取其梅尔频率倒谱系数;定义两个正交多项式,建立多项式系数计算模型,提取多项式系数。基于神经网络训练,对提取特征与数据库特征进行
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