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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明提供一种基于标签传播的多层感知机成形质量预测方法和系统，包括以下步骤：通过图像采集系统获取加工过程中的熔池原始图像，对采集的熔池原始图像进行图像预处理，基于视觉词袋模型利用局部特征提取方法获取熔池原始局部特征描述子，并基于自适应聚类方法对局部特征描述子聚类获取视觉词汇表，最后将图像表示为视觉词汇统计向量，按照孔隙率高低将成形缺陷进行分级，在标签传播模型中建立标签不确定度及类别不平衡系数指标，将标签传播模型与多层感知机模型融合，最后将视觉词汇统计向量输入该模型并通过蚁狮优化器训练对模型寻求全局最优解，得到最佳的成形质量预测模型。本发明充分利用未知标签数据并且提高成形质量预测有效性。
主权项：1.一种基于标签传播的多层感知机成形质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、图像采集：通过图像采集系统获取加工过程中的熔池原始图像；步骤S2、图像预处理：对采集的熔池原始图像进行滤波、去噪、裁剪处理，以增强图像质量并去除冗余区域；步骤S3、图像特征提取与表示：基于视觉词袋模型利用局部特征提取方法获取熔池原始局部特征描述子，并基于自适应聚类方法对局部特征描述子聚类获取视觉词汇表，最后将图像表示为视觉词汇统计向量；步骤S4、质量等级划分：将过程中熔池对应成形后的熔覆层截面进行切片磨样，利用阈值处理方法提取其中的孔隙并计算其孔隙率，按照孔隙率高低将成形缺陷进行分级；步骤S5、训练成形质量预测模型：在标签传播模型中建立标签不确定度及类别不平衡系数指标，将标签传播模型与多层感知机模型融合，最后将步骤S3制作的视觉词汇统计向量输入该模型并通过蚁狮优化器训练对模型寻求全局最优解，得到最佳的成形质量预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于标签传播的多层感知机成形质量预测方法和系统
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