本文選題：磁瓦 + 內(nèi)部缺陷��； 參考：《浙江大學學報(工學版)》2017年01期

【摘要】：提出結合雙樹復小波包變換(DTCWPT)、鄰域成分分析法(NCA)、最小二乘支持向量機(LSSVM)的磁瓦內(nèi)部缺陷檢測方法.通過雙樹復小波包將采集的聲音信號分解為6層,得到64個不同頻帶的子信號;求取特定頻帶信號的能量、偏度、峭度、模糊熵,并將能量、偏度、峭度、模糊熵作為分類特征;利用鄰域成分分析法對分類特征降維;將降維構造的新特征集輸入到最小二乘支持向量機,判斷磁瓦是否含有內(nèi)部缺陷.通過實驗驗證,對提出的檢測方法進行可行性分析.3種不同類型磁瓦的內(nèi)部缺陷識別率均可以達到99%,與以往雙譜切片方法相比,提高了檢測識別率.試驗結果表明,提出的方法具有檢測速度快、可靠性高、適應性強等特點,為高效、準確地進行磁瓦內(nèi)部缺陷檢測提供了有效的技術手段.
[Abstract]:In this paper, a new method for detecting internal defects of magnetic tile is proposed, which is based on double tree complex wavelet packet transform (DTCWPTT), neighborhood component analysis (NCAA) and least square support vector machine (LSSVM). The collected sound signal is decomposed into 6 layers by double tree complex wavelet packet, and 64 sub-signals in different frequency bands are obtained, and the energy, skewness, kurtosis, fuzzy entropy, energy, deviation, kurtosis of the signal are obtained, and the energy, skewness and kurtosis of the signal are obtained. Fuzzy entropy is used as the classification feature; neighborhood component analysis is used to reduce the dimension of the classification feature; and the new feature set of dimensionality reduction is input into the least squares support vector machine to determine whether the magnetic tile contains internal defects. Through the experimental verification, the feasibility of the proposed detection method is analyzed. The internal defect recognition rate of 3 different types of magnetic tile can reach 99%. Compared with the previous bispectral slice method, the detection and recognition rate is improved. The experimental results show that the proposed method has the characteristics of high detection speed, high reliability and strong adaptability, which provides an effective technical means for the efficient and accurate detection of the inner defects of the magnetic tile.
【作者單位】： 四川大學制造科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學青年基金資助項目(51205265) 四川省科技計劃資助項目(2015ZR0018)
【分類號】：TM273

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本文編號：1943395