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公开(公告)号：CN115511819B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211150267.X
申请日：2022-09-21
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种X射线焊缝边界识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将X射线检测图片进行灰度化处理得到灰度值，并将灰度化处理后的X射线检测图片进行预处理得到预处理后的X射线检测图片；根据所述灰度值确定行平均灰度值，根据所述行平均灰度值确定预处理后的X射线检测图片的焊缝初始边界；根据所述焊缝初始边界对预处理后的X射线检测图片进行裁剪得到初始焊缝图片；获取所述初始焊缝图片的列灰度值，根据所述列灰度值确定列灰度值曲线，根据所述列灰度值曲线确定焊缝识别边界。本发明提供的一种X射线焊缝边界识别方法、装置、设备及存储介质，可以识别任意焊缝且识别精度高。
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公开(公告)号：CN115511819A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211150267.X
申请日：2022-09-21
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种X射线焊缝边界识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将X射线检测图片进行灰度化处理得到灰度值，并将灰度化处理后的X射线检测图片进行预处理得到预处理后的X射线检测图片；根据所述灰度值确定行平均灰度值，根据所述行平均灰度值确定预处理后的X射线检测图片的焊缝初始边界；根据所述焊缝初始边界对预处理后的X射线检测图片进行裁剪得到初始焊缝图片；获取所述初始焊缝图片的列灰度值，根据所述列灰度值确定列灰度值曲线，根据所述列灰度值曲线确定焊缝识别边界。本发明提供的一种X射线焊缝边界识别方法、装置、设备及存储介质，可以识别任意焊缝且识别精度高。
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公开(公告)号：CN115563549B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211323505.2
申请日：2022-10-27
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F18/2413 , G06N3/043 , G06N3/084 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种焊接缺陷成因诊断方法、系统及电子设备，其中方法通过建立模糊诊断规则及成因诊断神经网络数据库，并将二者结合共同进行缺陷诊断，其先基于传统的模糊规进行了前项扩展并加入了阈值，用从模糊诊断规则中选择出来的样本规则进行模糊推理，若存在实际可信度大于预设阈值的样本规则，则可以根据该样本规则得到目标诊断结果，若不存在则利用成因诊断神经网络进行补充处理，以得到理想的目标诊断结果。相比于传统的模糊神经网络，本发明将模糊规则和神经网络两种理论相结合，即具备模糊推理能够处理不确定性知识的优点，也具备神经网络自学习、高效高精度的优点，极大地提高了推理过程的可靠性，更加适用于焊接这种多影响因素的场景。
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公开(公告)号：CN115563549A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211323505.2
申请日：2022-10-27
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F18/2413 , G06N3/043 , G06N3/084 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种焊接缺陷成因诊断方法、系统及电子设备，其中方法通过建立模糊诊断规则及成因诊断神经网络数据库，并将二者结合共同进行缺陷诊断，其先基于传统的模糊规进行了前项扩展并加入了阈值，用从模糊诊断规则中选择出来的样本规则进行模糊推理，若存在实际可信度大于预设阈值的样本规则，则可以根据该样本规则得到目标诊断结果，若不存在则利用成因诊断神经网络进行补充处理，以得到理想的目标诊断结果。相比于传统的模糊神经网络，本发明将模糊规则和神经网络两种理论相结合，即具备模糊推理能够处理不确定性知识的优点，也具备神经网络自学习、高效高精度的优点，极大地提高了推理过程的可靠性，更加适用于焊接这种多影响因素的场景。
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