仪器仪表学报

作者：何翔，李亮玉，王天琪，钟蒲

单位：何翔，李亮玉，王天琪，钟蒲,（天津工业大学 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387）,

关键词：关键词：增材制造;磁光成像;缺陷检测;缺陷分类;纹理特征;神经网络

基金：*基金项目：国家自然科学基金（51975410）、天津市自然科学基金（18JCYBJC18700）、天津市教委科研计划（2017KJ080）项目资助

摘要：针对电弧增材制造（WAAM）成形件表面及亚表面微小缺陷难以检测和识别的问题，结合图像纹理特征和神经网络提出一种基于磁光成像的无损检测方法，实现低碳钢WAAM成形件表面微小缺陷检测和分类。首先对二次表面精加工后的WAAM成形件进行磁化，并使用磁光成像仪获取成形件表面磁光图像作为试验样本，然后对磁光图像进行预处理，用灰度共生矩阵提取每幅图像的能量、熵、对比度和相关性纹理特征,对比分析无缺陷、熔合不良、凹陷和裂纹4种WAAM成形件表面质量纹理特征，最后通过建立的LMBP神经网络模型对成形件表面质量进行分类预测。试验预测结果表明，WAAM成形件表面缺陷检出率为97?33%，表面质量分类准确率可达91?33%，验证了所提方法能够有效检测和识别低碳钢WAAM成形件表面微小缺陷。

来源：2020年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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