32、基于自适应网络模糊系统的焊接缺陷射线图像分类

基于自适应网络模糊系统的焊接缺陷射线图像分类

在当今竞争激烈的工业环境中，无损检测方法已从实验室的新奇事物转变为工业生产中不可或缺的质量控制工具。射线检测作为一种古老的无损检测技术，在许多行业中仍然是焊接接头质量控制的关键手段。然而，射线焊接接头的图像解读是一个复杂的问题，需要专业知识和经验。本文将介绍一种基于自适应网络模糊推理系统（ANFIS）的焊接缺陷自动分类系统，该系统能够有效提高焊接缺陷分类的准确性和效率。

1. 背景与目标

在过去的几十年里，无损检测（NDT）方法取得了显著的发展，成为工业生产中确保产品质量的重要手段。射线检测作为一种常用的NDT方法，广泛应用于核、船舶、化工和航空等行业的焊接接头质量控制。然而，射线图像的解读需要专业知识和经验，因为缺陷的特征受到多种因素的影响，如缺陷的性质、形态、位置、方向和大小等。因此，开发一种自动的射线图像检测系统具有重要的实际意义。

本文的目标是介绍一种基于ANFIS的焊接缺陷分类系统，并评估其分类准确性。通过使用少量的几何特征和不同的特征组合，我们试图找到最佳的特征组合，以提高分类性能。

2. 实验方法

整个焊接缺陷检测系统主要包括以下几个阶段：

graph LR
    A[射线胶片数字化] --> B[图像预处理]
    B --> C[焊缝区域分割]
    C --> D[缺陷候选区域分割]
    D --> E[特征提取]
    E --> F[ANFIS训练与检测]

2.1 射线胶片数字化

射