基于支持向量机的超声检测缺陷识别系统的设计与实现

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1、密级：中国科学院大学UniversityofChineseAcademyofSciences硕士学位论文2013年3月ByYuanTengyueADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofComputerTechnologyShenyangInstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciencesMarch

2、，2013独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。签名：趱壁日期：砌≥．；．多关于学位论文使用授权的说明本人完全了解中国科学院大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与

3、复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以公布学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后应遵守此规定)日期：卫啦：』摘要超声无损检测技术在现代装备制造业中应用广泛，对保证产品质量、稳定生产工艺具有重要意义。传统的超声检测缺陷识别过程繁琐、准确率低、效率低下，而人工神经网络方法存在着过学习和局部极小点问题，支持向量机方法在解决小样本模式识别问题优势明显，故提出了使用支持向量机解决超声检测缺陷识别问题的思路。论文介绍了超声无损检测、模式识别方法、缺陷识别系统的基本概念、原理方

4、法、研究背景和发展趋势，在此基础上分析了使用支持向量机方法解决超声缺陷识别问题的可行性。分析了支持向量机方法的理论背景和推导过程，使用小波分解对超声缺陷信号进行降噪处理，将小波包变换应用于样本的特征值提取中，使用交叉验证法确定了支持向量机模型的最优参数，采用一对一法构建了多类分类支持向量机，对超声回波信号进行了缺陷识别，取得了预期的识别效果，并与人工神经网络方法进行了横向对比，在准确率和漏报率两个重要指标上占据优势。使用MVC模式设计了超声检测缺陷识别系统的整体架构，设计了数据的表示和存储方式，开发了C++版本的支持向量机模型，实现了能够读取离线

5、数据，使用支持向量机方法进行缺陷分类的缺陷识别系统，测试了系统功能性和健壮性，并进行了运行测试和性能测试。【关键词】支持向量机超声检测缺陷识别系统交叉验证多类分类基于支持向量机的超声检测缺陷识别系统的设计与实现ABSTRACTUltrasonicnon-destructivetestingtechnologyiswidelyusedinmodemequipmentmanufacturingindustry,anditisofgreatsignificancetothegranteeofproductqualityandstabilizationo

6、fmanufacturingtechnique．Theprocessofthetraditionalflawdetectingmethodsinultrasonictestingiscomplicatedandnotefficient，andtheaccuracyofthemethodsislow．Theartificialneuralnetworkmethodhastheproblemofoverfittingandlocalminimumpoint．Thesupportvectormachinemethodisexpertinsolvingl

7、ittlesamplespatternrecognitionproblems．Therefore，themethodofsupportvectormachineinsolvingultrasonictestingflawrecognitionproblemsisproposed．Inthispaper,thebasicabstractofultrasonicnon-destructivetesting，paRemrecognitionmethodsandflawdetectionareintroduced，andtheirprinciples，m

8、ethods，backgroundsofstudy,anddevelopingtrendsarealsodeclared．Thefeas