刘培勇
- 作品数：4 被引量：49H指数：4
- 供职机构：四川大学制造科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 基于Fourier拟合曲面的X射线焊缝缺陷检测被引量：13
- 2014年
- 针对在强噪声、低对比度及复杂背景特征下X射线焊缝图像的缺陷检测问题,提出了去噪处理、焊缝边缘分割及缺陷检测的方法.用快速离散Curvelet变换和循环平移相结合的方法,对焊缝图像进行滤波去噪,同时对图像列灰度曲线用最大类间方差法提取焊缝区域.在图像预处理后,采用三阶Fourier曲线对图像列灰度曲线进行拟合并扩展到三维空间,构造出自适应阈值面,最后利用原图像与构造曲面三维灰度图的灰度值差异,准确分割背景与缺陷区域.结果表明,与传统缺陷检测算法相比,该方法能准确提取出焊缝缺陷,漏检率和误判率低,准确率可达95%.
- 李雪琴刘培勇殷国富蒋红海
- 关键词：X射线焊缝图像CURVELET变换
- 非下采样Contourlet域自适应阈值面的磁瓦表面缺陷检测被引量：22
- 2014年
- 为提高磁瓦表面缺陷人工检测效率、防止缺陷漏检,针对经典缺陷检测算法不能很好地提取颜色暗、对比度低的磁瓦图像缺陷问题,提出一种非下采样Contourlet域自适应阈值面的磁瓦缺陷自动检测方法.该方法根据非下采样Contourlet变换(NSCT)子带系数所在不同区域的特性,采用线扫描的方式对NSCT系数进行阈值处理,给出不同尺度、不同方向的归一化自适应阈值面;并与原始NSCT各子带归一化系数对比分割,以实现对磁瓦图像NSCT系数逐列自适应修正;最后重构NSCT系数提取出磁瓦缺陷.实验结果表明,文中方法能够有效地去除磁瓦表面纹理,提取出磁瓦表面缺陷的准确率可达95%.
- 李雪琴蒋红海刘培勇殷国富
- 关键词：磁瓦非下采样CONTOURLET变换
- 铁氧体磁瓦表面典型缺陷检测方法被引量：6
- 2013年
- 为解决人工磁瓦表面缺陷检测质量不稳定的问题,提出了一种自动检测磁瓦表面缺陷的方法.首先利用磁瓦轮廓长度、面积等几何特征及轮廓匹配的相似度作为特征向量,采用支持向量机进行初次分类;然后再利用对凸凹缺陷的分析,得到缺陷数量和面积作为特征向量,采用最小均方误差分类器进行二次分类;最后对上述2步结果做与运算,得出最终判断.实验表明本方法可以达到正确识别率约为91.80%,错误接受率约为0.75%,正确拒绝率约为14.00%.
- 蒋红海李雪琴刘培勇殷国富
- 关键词：磁瓦支持向量机
- 基于Curvelet变换和支持向量机的磁瓦表面缺陷识别方法被引量：13
- 2012年
- 针对磁瓦表面缺陷对比度低、自动识别困难的问题,作者提出了一种对磁瓦图像应用快速离散Curvelet变换(FDCT)提取特征,并用支持向量机(SVM)分类器进行分类的磁瓦微小缺陷自动识别方法。该方法首先对磁瓦图像做分块处理,并对各分块图像应用FDCT,计算分解系数的l2范数,获得磁瓦不同方向的纹理频域特征;然后以归一化的分解系数l2范数作为支持向量机分类器的特征向量,对图像做出分类。对不同缺陷占比的图像进行实验测试,结果显示,当缺陷部分占分块图像的比例在1/64以上时正确识别率大于83%。
- 蒋红海殷国富刘培勇尹湘云
- 关键词：CURVELET变换纹理支持向量机
