基于主成分分析的模糊支持向量机焊接图像分割

作者：赵贵

来源：矿山机械, 2011, (10): 121-126.

DOI：10.16816/j.cnki.ksjx.2011.10.031

• 主成分分析
• 模糊支持向量机
• 焊缝缺陷
• 分割 principal component analysis
• fuzzy support vector machine
• welding defect
• segmentation

焊接是钢结构件生产的主要方法,射线检测法是焊接缺陷的重要检查方法之一,针对焊缝缺陷图像目标边界模糊、灰度不均匀及强噪声的特征,笔者提出了基于主成分分析的模糊支持向量机方法分割焊接缺陷图像。首先,利用主成分分析法降低模糊支持向量机特征向量的维数,去除次要特征分量对支持向量的影响,提高支持向量机的分类速度和精度;然后针对焊接缺陷图像的特征,提出了以3×3窗口为单元的分割算法,将模糊支持向量机引入该系统,进一步降低了噪声对构建最优分类器的不良影响。试验结果表明,对于焊缝缺陷图像,基于主成分分析的模糊支持向量机可以取得较好的分割效果。

• 出版日期2011
• 单位中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）