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王欣

作品数：6 被引量：27H指数：4
供职机构：西安石油大学电子工程学院光电油气测井与检测教育部重点实验室更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅自然科学基金陕西省教育厅省级重点实验室科研与建设计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇金属学及工艺

主题

  • 4篇模式识别
  • 3篇图像
  • 3篇主成分
  • 3篇主成分分析
  • 3篇主成分分析法
  • 3篇焊缝
  • 2篇射线检测
  • 2篇埋弧
  • 2篇埋弧焊
  • 2篇模糊模式识别
  • 2篇弧焊
  • 2篇降维
  • 2篇焊缝缺陷
  • 2篇X射线检测
  • 1篇映射
  • 1篇映射法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇射线
  • 1篇神经网

机构

  • 6篇西安石油大学
  • 1篇西安卫星测控...

作者

  • 6篇高炜欣
  • 6篇王欣
  • 4篇王征
  • 3篇王玉坤
  • 1篇汤楠
  • 1篇武晓朦
  • 1篇王欣
  • 1篇李华

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 2篇西安石油大学...
  • 1篇焊接
  • 1篇测控技术

年份

  • 1篇2017
  • 5篇2016
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于模糊模式识别的人体姿态识别被引量：5
2016年
针对现有的人体姿态识别算法,采用一种模糊数学的方法对人体姿态进行识别。提取一些常用的时域特征作为姿态识别的特征量,通过重力学原理及对步态的分析,提出一种加速度数据特征Me-z,突出姿态之间数据的差异和分布特点。采用基于择近原则的模糊模式识别的方法对人体姿态进行识别,通过ROC曲线及测度矩阵的方法对分类结果进行精度评价,验证该方法的可行性。实验结果表明,该算法为人体姿态识别提供了一种有效的方法。
王玉坤高炜欣汤楠王欣姬江
关键词：加速度混淆矩阵
基于并行计算的PCA在缺陷检测中的应用
2016年
针对在埋弧焊X射线焊缝图像缺陷检测过程中检测实时性不足以及精度低的问题,提出一套改善识别结果的方案。采用主成分分析法对采集的7类特征进行主元分析,结合支持向量机和序列最小化优化算法对圆形缺陷和线形缺陷进行分类识别;算法结合并行编程技术以及数据模板技术,提高识别的实时性及准确性。仿真结果表明,该方法平均识别率达到84.65%,运行时间缩短为269ms,基本实现了快速准确的焊缝缺陷识别。
王欣高炜欣王征叶云舟
关键词：X射线检测主成分分析法支持向量机并行计算
图像降维下的埋弧焊缺陷自动识别算法及框架被引量：2
2016年
针对埋弧焊管焊缝的缺陷,应用X射线成像并检测,设计了自动化的缺陷识别框架与算法。首先对焊缝图像进行预处理,在中值滤波去除噪声后,选取sin函数变换为图像增强的工具,使得对象对比度得到了很大提升。然后采用OSTU算法进行ROI(Region of Interest)区域的提取,获得焊缝区域并且定位缺陷部位,如此实现焊缝缺陷自动化的获取。对建立的数据库里应用PCA进行像素矩阵降维,不仅去除噪声,减小数据量,同时还提取出像素矩阵的参数特征。对提取的焊缝缺陷进行识别,选取三种模式识别的方法进行比对,试验结果显示SVM的效果最好,两种缺陷正确识别率都达到了90%,而神经网络的方法则在80%左右。
王征王欣高炜欣王玉坤
关键词：模式识别焊缝缺陷主成分分析法
基于模糊模式识别的焊缝缺陷图像检测被引量：8
2016年
以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为对象,通过图像处理、特征提取和模糊识别实现了对缺陷的识别。为提高识别精度与实时性,采用主成分分析法对采集图像的像素矩阵进行了主元分析,结合模糊识别中的模糊C均值聚类算法对圆形缺陷和线形缺陷进行识别。相比于传统的通过提取缺陷的若干几何特征分类识别的方法,此方法具有算法简单、占用内存空间小、识别准确率高、实时性强等特点。最终平均识别率可达到90.93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。
王欣高炜欣武晓朦王征李华
关键词：焊缝缺陷X射线检测主成分分析法模糊C均值聚类
基于图像处理的模糊控制埋弧焊缝跟踪研究被引量：4
2016年
焊接工艺由于其本身加工过程及环境的复杂性,使得焊缝难以精确跟踪。针对埋弧焊系统,采用视觉传感器进行焊缝跟踪,得到误差信号后,使用分段拼接控制的方法,使误差快速收敛,且减小超调。首先对焊缝图像进行预处理,使用自动化的阈值进行分割得到焊缝区域,应用边缘检测和Hough变换得到焊缝边缘,计算得到焊缝中心位置、焊矩和焊缝偏差;然后采用模糊增量式分段PI控制处理误差,当误差较大时采用增量式PI控制消除误差,当误差较小时应用模糊控制,设计了隶属度表以及模糊推理机制,采用小误差的模糊控制有效地抑制了超调,使误差快速收敛。最终仿真结果显示,使用PI混合模糊控制后,超调量被控制在0.2个单位以内,调节时间小于1 s,基本实现了对焊缝的快速准确跟踪。
王征王欣高炜欣王玉坤
关键词：图像处理模式识别焊缝跟踪模糊控制PI控制
一种基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法研究被引量：9
2017年
为了提高X射线焊缝缺陷分类的识别率,提出将拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合应用于焊管焊缝缺陷检测。该方法首先提取焊缝缺陷的形状和几何特征,然后通过极大似然估计值(Maximum Likelihood Estimation,MLE)法对提取的7维样本特征进行本征维数估计并利用拉普拉斯特征映射法对各类特征向量进行降维处理,最后分别采用支持向量机和BP神经网络进行分类对比实验。实验表明,基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法具有较高的识别精度,平均分类准确率达93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。
王雒瑶高炜欣王欣
关键词：BP神经网络
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