文件名称：基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法 (2014年)
文件大小：1.72MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-06 07:47:28
工程技术 论文
超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法，本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题，提出一种定性方法．首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量，然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中，应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷，识别率达到了86．7％．结果表明：基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的．