基于稀疏成像的金属材料缺陷检测研究
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《工业加热》[ISSN:1002-1639/CN:61-1208/TM]
- 期数:
- 2019年03期
- 页码:
- 74-77
- 栏目:
- 技术交流
- 出版日期:
- 2019-06-30
文章信息/Info
- Title:
- Research on Defect Detection of Metal Materials Based on Sparse Imaging
- 文章编号:
- 1002-1639(2019)03-0074-04
- 作者:
- 许大伟
- 西安航空职业技术学院,陕西 西安 710089
- Author(s):
- XU Dawei
- Xi’an Aeronautical Polytechnic Institute, Xi’an 710089,China
- 关键词:
- L1正则化; 金属材料; 缺陷检测
- 分类号:
- TG115
- DOI:
- 10.3969/j. issn. 1002-1639.2019.03.020
- 文献标识码:
- A
- 摘要:
- 针对传统金属材料缺陷检测存在的弊端,结合当前的电磁层析成像技术,提出一种基于L1的正则化图像重建方案。在该方案中,根据电磁层析成像技术逆问题原理,在构建电磁层析成像数学描述的基础上,采用稀疏表示算法对模型进行求解,从而得到测量数据向量、灵敏度矩阵、图像灰度值向量三者之间的关系。为验证上述算法的可行性,从传感器设计、激励信号方案、采集模块等方面对电磁层析成像系统进行构建,并以铝盘作为被测对象。结果表明,采用L1的正则化得到的图像与真实金属材料缺陷分布更加接近。
更新日期/Last Update: