基于bp神经网络的焊缝缺陷建模及其识别算法研究

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1、分类号ＴＧ４４５学号１３１Ｑ３０１５６密级京學＊ＸｉａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ全曰制学术型硕击学位论文馨题目基于ＢＰ神经网络的焊缝缺陷建模及其识别算法研究作者姓名黄畔导师姓名、职称穆向阳教授学科（专业）名称检测技术与自动化装置提交论文日期２０１６年６月１７日学位论文创新性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进斤的研究工作及取得的研究成所罗列的内容＾果。尽我所知，除了文中特别加｜＾＾示注和致谢中１

2、＾１外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安石油大学或其它教育机构的学位一或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。一切相关责任申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担。论文作者签名；日期；ｋ；］学位论文使用授权的说明本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安石油大学。、复制学校享有＾＾＾壬何方法发表、公开闽览、借阅Ｗ及申请专利

3、等权利。本人离校后发表或使用学化论义或与该论文直接相关论的学文作术论者签文或成果时，署名单位仍然为西安石油大学。名：日期：立。导师签名：巧如曲日期：４．店‘，？注：如本论文涉密，请在使用授权的说明中指出（含解密年限等）。中文摘要论文题目：基于BP神经网络的焊缝缺陷建模及其识别算法研究专业：检测技术与自动化装置硕士生：黄晔(签名)导师：穆向阳(签名)摘要由于油气长输管道用的埋弧焊焊缝内部所存在缺陷直接影响到管道的强度和使用寿命，严重时造成重大生产事故，因此检测焊缝缺陷是保证管道安全运行的重要

4、技术手段。近年来基于X射线的焊缝图像检测成为研究热点，随着机器视觉和人工智能技术的飞速发展，使得计算机自动识别焊缝缺陷有了长足的进步。BP神经网络具有很强的适应性与鲁棒性，在控制应用中更是体现出其无需数学建模只需在线或离线学习训练的优点，能够对焊缝缺陷进行方便快速的识别，因此本文采用BP（BackPropagation）神经网络算法对焊缝缺陷进行建模及识别算法的研究。本文将埋弧焊管的焊缝X射线检测图像作为研究对象，针对可能存在于焊缝区域的裂纹、气孔及缺陷噪声，进行图像预处理、特征描述、分类识别等处理步骤，从而完成X

5、射线焊缝检测图像中缺陷的识别。首先对检测图像进行滤噪、图像增强、大津（Ostu）分割方法及Sobel边缘检测等处理步骤，得到检测图像中焊缝的边界，随后运用Hough变换直线提取的方法获得焊缝边界直线的相关信息。在图像增强处理部分提出一种基于Hopfield神经网络的焊缝图像增强方法，通过构造能量函数将图像增强问题转换为一个优化问题，避免了灰度值归一化过程的同时使增强处理过程不受图像尺寸的限制。接着使用灰度密度聚类的方法分割焊缝区域中的缺陷区域及噪声区域，通过缺陷形状特征的计算得到描述其特征的6种参数，从而建立相应的

6、特征向量，完成焊缝缺陷的特征提取。最后将所得特征向量作为BP神经网络系统输入，对裂纹、气孔及缺陷噪声的分析识别进行研究。通过仿真实验，本文对BP神经网络结构中隐含层及输出层取不同激活函数时的训练效果进行了对比，实验仿真结果表明BP神经网络算法下识别的准确率可达92.457%，能够实现快速准确的焊缝缺陷及噪声的识别。关键词：焊缝缺陷图像处理BP神经网络识别算法论文类型：应用研究II英文摘要Subject：Weldingdefectsmodelingandrecognitionalgorithmreasearching

7、basedonBack-PropagationneuralnetworkSpeciality：DetectiontechnologyandautomaticequipmentName：HuangYe(signature)Instructor：MuXiangyang(signature)ABSTRACTTheuseofoilandgastransmissionpipelineburiedinsidethearcweldingdefectsdirectlyaffectsthepipelinestrengthandser

8、vicelife,whenseriouscausesmajorproductionaccidents,sotheweldingdefectsdetectionisanimportanttechnologytoensuresafeoperationofthepipeline.WeldingdetectionimagesbasedonX-raybecomesah