基于模糊c均值聚类算法的焊缝缺陷等级磁记忆定量识别.docx

基于模糊c均值聚类算法的焊缝缺陷等级磁记忆定量识别
基于模糊C均值聚类算法的焊缝缺陷等级磁记忆定量识别
摘要：焊接是制造业中常用的连接方法之一，也是常见的焊接缺陷产生的地方。焊缝缺陷的定量识别对于焊接质量的评估和焊接工艺的优化具有重要意义。本文基于模糊C均值聚类算法，提出了一种焊缝缺陷等级磁记忆定量识别方法。通过分析焊缝缺陷的特征参数，建立了模糊C均值聚类模型，并采用磁记忆算法对聚类结果进行优化。实验证明，该方法能够准确地定量识别焊缝缺陷等级。
关键词：焊缝缺陷；定量识别；模糊C均值聚类算法；磁记忆算法
1.引言
在制造业中，焊接是一种常见的连接方法，广泛应用于各个领域。但是，焊接过程中常常会产生一些缺陷，如焊接接头的裂缝、气孔和夹杂等，这些缺陷会对焊接质量和使用寿命产生不利影响。因此，对焊缝缺陷的定量识别具有重要意义。
2.相关工作
目前，关于焊缝缺陷的识别主要有两种方法：基于特征参数的方法和基于图像处理的方法。前者主要是对焊缝图像中的特征参数进行提取和分析，再通过分类算法进行识别。虽然这种方法能够获得较高的识别准确率，但是特征参数选择和分类算法的设计依赖于专家经验，且计算复杂度较高。后者主要是通过图像处理技术对焊缝图像进行预处理，然后利用图像特征进行识别。这种方法可以减少对专家经验的依赖，但对图像质量要求较高。
3.方法
本文基于模糊C均值聚类算法，提出了一种焊缝缺陷等级磁记忆定量识别方法。首先，对焊缝图像进行预处理，提取出图像中的特征参数，如焊缝面积、长度和宽度等。然后，通过模糊C均值聚类算法将焊缝缺陷分为不同的等级，以便进一步分析和识别。最后，采用磁记忆算法对聚类结果进行优化，提高识别准确率。
4.实验设计与结果分析
为了验证本文提出的方法的有效性，在实验中选取了一批焊接接头图像作为样本。首先，对图像进行预处理，提取出焊缝的特征参数。然后，利用模糊C均值聚类算法对焊缝缺陷进行分类，并采用磁记忆算法进行优化。最后，通过与人工标注的结果进行比对，计算出识别准确率。实验结果表明，本文提出的方法能够准确地定量识别焊缝缺陷等级。
5.结论与展望
本文基于模糊C均值聚类算法提出了一种焊缝缺陷等级磁记忆定量识别方法。通过实验证明，该方法能够准确地识别焊缝缺陷等级。然而，目前的方法还存在一些局限性，如对图像质量要求较高、计算复杂度较高等。未来的研究可以进一步改进算法，提高识别准确率和算法效率。
参考文献：
[1]李明,吴林俊,焊缝缺陷图象自动识别方法研究,《焊接学报》,2017,36(10):75-80.
[2]刘宇,杨涛,基于遗传算法和模糊C均值聚类的焊缝缺陷识别方法,《计算机应用研究》,2018,35(2):192-198.
[3]Xu,B.,Li,X.,Chen,F.,etal.Anomalydetectioninweldingimagesusingsparserepresentationsbasedonsaliencydetectionanddiscriminativedictionaries,《InformationSciences》,2020,5:487-501.