王楠
- 作品数：1 被引量：6H指数：1
- 供职机构：北京科技大学国家材料服役安全科学中心更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 工业CT的高铁齿轮箱体材料缺陷识别被引量：6
- 2015年
- 高铁齿轮箱是高速列车的重要部件,为保障高铁的安全、稳定运行,需要对高铁齿轮箱箱体出厂及检修时的铸件内部缺陷进行检验,并对箱体内部缺陷实现自动、准确的分类和识别.基于此利用三维工业CT技术,设计实验获取到高铁齿轮箱体材料的4种内部缺陷的三维体数据,根据齿轮箱体内部缺陷的物理背景知识,对三维体数据进行特征提取,设计Adaboost_BTSVM多分类算法,实现基于三维工业CT的箱体材料内部缺陷的自动分类识别,并使重点关注的收缩类缺陷的分类准确率达到85%以上、裂纹类缺陷的分类准确率达到100%,为实现高铁齿轮箱箱体材料的缺陷自动识别提供技术保障.
- 艾轶博王楠阙红波杨斌张卫冬
- 关键词：支持向量机工业CT
