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公开(公告)号：CN110659675A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910838781.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于焊缝检测技术领域，更具体地，涉及一种基于Adaboost算法的焊缝缺陷检测方法。本发明采用了带有惩罚项的AdaBoost算法，提高了缺陷的检测率。在训练缺陷与非缺陷分类器时，通过调节惩罚项系数，偏重缺陷样本，提高了缺陷检测率。另外，使用AdaBoost作特征选择，筛选出更好表征缺陷特点的特征。同时，在缺陷类别判定中，扩展二分类为多分类AdaBoost。该分类器对于不同的缺陷类别有不同的偏重，对非均匀分布的样本有良好的分类性能。
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公开(公告)号：CN110674852A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910837875.X
申请日：2019-09-05
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出一种基于几何特征和AdaBoost算法的焊缝缺陷分类方法，可应用于运输管道检测、生产质量监测、管道自动维修等领域。该方法1.包括以下步骤，步骤S101，特征提取，X光图像背景减除后得到候选缺陷，采用区域比较法提取缺陷区域的几何特征和比较区域的灰度特性；步骤S102，使用AdaBoost算法进行特征选择，得到最优特征，使用带有惩罚项的AdaBoost算法，通过设置惩罚项，从大量候选缺陷区域中得到真实缺陷，并对真实缺陷进行分类。
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公开(公告)号：CN110648349A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910837860.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及图像处理、计算机视觉与数字信号处理的算法，可应用于运输管道检测、生产质量监测、管道自动维修等领域，更具体地，涉及一种基于背景减除和连通区域算法的焊缝缺陷分割方法。采用了直方图均衡化和均值滤波与中值滤波相结合的算法，有效地去除了缺陷图像的噪声。在获取缺陷的前景图像时，通过自适应阈值得到前景差分图像，并利用形态学运算和面积滤波去除了不是缺陷的前景。在缺陷标记中，对每一块缺陷进行求取连通域集合，并且予以唯一的标记，以实现后续的特征提取。连通区域标记法通过标记二值图像中的前景像素，以实现查找和定位每一个单独的连通区域，进一步可以获得连通域的轮廓，面积，外接矩形等几何参数。
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