【摘 要】
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当今的无损检测领域中，缺陷性质的识别是检测的难点，为此研究了一种基于多探头源数据融合的焊缝缺陷识别新方法．该方法通过对多探头信息的融合，提高了检测结果的可靠性及缺陷识别
【机 构】
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哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金资助项目(51175113,51105033);国际合作项目(2007DFR70070)
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当今的无损检测领域中，缺陷性质的识别是检测的难点，为此研究了一种基于多探头源数据融合的焊缝缺陷识别新方法．该方法通过对多探头信息的融合，提高了检测结果的可靠性及缺陷识别的准确性．选用两个不同入射角度的斜探头对含有气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件分别进行了检测，提取缺陷的超声回波信号特征，构建基于特征层和决策层两级融合的多探头源缺陷智能识别分类器，实现五类焊缝缺陷的多源数据融合识别．在特征融合层采用了BP神经网络作为特衙融合器，并利用其融合输出构建每个探头源的基本概率分布函数及其对每类
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