摘要:针对炭素制品X射线检测图像的特点,对缺陷及其特征提取与选择技术进行了研究。分析了炭素制品生产中易产生的缺陷类型及缺陷的成像特征,在此基础上,从缺陷样本中提取了19个特征值。以特征组合分类能力数学模型为适应度函数,设计了基于遗传算法的特征选择策略,实现了对缺陷原始特征量的优化选择。利用BP神经网络分类器及选择的特征值对缺陷进行了模式分类。研究结果表明,提出的选择方法是比较有效的,可以用于缺陷的识别与分类。
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