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中国安全科学学报

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基于灰度-梯度共生矩阵的焊缝缺陷聚类分析

戴光,崔巍,张颖,王学增   

  1. 东北石油大学机械科学与工程学院,黑龙江大庆,163318%中国石油大庆石化分公司,黑龙江大庆,163000
  • 出版日期:2013-03-20
  • 基金资助:
    黑龙江省教育厅科学技术研究重点项目(2511008)%黑龙江省研究生创新科研项目(YJSCX2012-048HLJ)

Clustering Analysis of Weld Defect Based on Gray-gradient Co-occurrence Matrix

  • Published:2013-03-20

摘要: 为识别焊缝不同类型缺陷,以焊缝缺陷的漏磁检测(MFL)图像为研究对象,提出基于灰度-梯度共生矩阵(GGCM)和聚类分析的焊缝缺陷识别方法.将采集的三维MFL信号转换为二维灰度图像,利用GGCM直接提取焊缝3种状态下(焊缝无缺陷、焊道上分布圆柱体缺陷、焊道上分布矩形槽缺陷)MFL图像的特征信息.结合2种聚类算法,用层次聚类法选取评述焊缝图像的特征量,用k-均值聚类方法分析这些特征量,并以可视化图形显示聚类结果.结果表明:根据GGCM提取的特征量的聚类分析结果,焊缝典型缺陷的识别率大于96%.

中图分类号: