基于LBP 和SVM 的焊縫缺陷識別方法

目前， 焊接技術已在油氣、 橋梁、 建筑、 船舶等結構領域得到廣泛應用。 焊接作為一種連接、補缺的工藝形式， 在焊接的過程中， 因接頭處雜質、 焊機電壓不穩定、 技術工人操作不熟練等因素影響， 均會使焊縫產生不同類型的缺陷， 如不及時處理， 就會產生一系列的安全事故

。 目前， 焊縫缺陷無損檢測的方法主要有聲學檢測法、 磁學檢測法、 射線檢測法、 電學檢測法、 熱學檢測法和滲透檢測法等， 各種方法均有利弊，適用范圍也不盡相同， 其中超聲導波技術以其檢測速度快、 范圍大、 效率高等優點， 在近10 年油氣管道的建設中得到快速發展， 成為應用最為廣泛的無損檢測技術之一

。 在焊縫缺陷的檢測過程中， 人工檢測的比重較大， 該方法主觀性強、 勞動強度大、 受操作影響較大， 容易出現漏檢或誤檢現象， 因此國內外學者在焊縫缺陷特征的提取和識別上做了大量研究， 以減少人工操作帶來的誤差。 Ujjwal Kumar 等

采用小波變換對焊縫缺陷特征進行了3 層提取； 李娟等

采用小波包提取了缺陷特征的8 個分解信號用于缺陷識別； 于潤橋等

采用小波變換結合模糊C 均值聚類方法對超聲檢測的焊縫缺陷進行分類。 以上研究均通過小波變換對缺陷特征進行提取， 但小波變換本身是通過帶通濾波器完成分解， 存在一定的信號損失， 且以上研究主要針對孔洞、 裂紋等缺陷， 未對夾渣、 氣孔、 未焊透等焊縫缺陷進行分析和識別。 基于此， 采用局部二值模式（LBP） 算法對焊縫的超聲信號進行特征提取，并結合因子分子和支持向量機 （SVM） 分別實現特征降維、 分類識別， 以實現焊縫缺陷的快速識別。

1 基于LBP 和SVM 的缺陷識別方法

1.1 LBP 焊縫缺陷識別法

LBP 法是用于提取圖像局部紋理特征的一種算法， 具有旋轉不變性和灰度不變性等優點， 反映中心像素與周圍像素之間的關系。 在此， 采用LBP 的改進算法一維局部二值模式 （1-D LBP）對采樣得到的時間序列進行處理， 基本原理是將時域序列上的每個點作為中心點， 隨后比較中心點與相鄰點的大小關系， 并將這種大小關系轉變為二進制碼， 最后將二進制轉化為十進制， 依次類推， 得到時間序列上所有樣本點的LBP 值

。其算法公式為

深化企業審計改革過程中，必須加強重大風險及新形勢下不適應要素的調整，優化企業審計目標、審計內容、組織形式等方面。保證審計機關嚴格執行企業改革要求，落實調整、促進、協同、發展的基本要求，調整企業審計體系的各項細節。保證國企深化改革改革的全面落實，發揮監督效能，保證國企內部審計、國家審計、社會外部監督機構的全面綜合化發展。

以夾渣缺陷的部分回波信號為例， 如圖1 所示， 將回波信號進行歸一化處理， 取其中的一個樣本點作為中心點， N 取8， 紅色圓圈為中心點， 灰色圓圈為相鄰點， 對比中心點與前后8 個相鄰點的幅值， 根據公式 （1） ～公式 （3） 得到二進制數00001111， 將其轉化為十進制值， 則該中心點的LBP 值為15。

1.2 因子分析

焊縫缺陷信號中含有大量的高維特征數據，這部分數據會給后續的分類帶來諸多問題， 高維特征集中的冗余參數， 會加大模型的復雜程度，延長計算時間， 降低計算效率， 故需要采用因子分析對數據進行降維處理， 目的是通過尋找眾多變量中的公共因子來簡化原始變量的復雜關系，并反映原始變量中的大部分信息。

在此， 采用R 型因子分析模型， 假設原始數據樣本集為X= {X

， X

， …， X

}， 原始數據樣本的公共因子為F= {F

， F

， …， F

}， 則有

本研究對金安區耕地質量定級成果進行分析，發現金安區農用地級別有著明顯的時空分布規律且農用地級別也反映出農用地在利用方式上的差異。耕地級別的分布規律如下。

現代人生活水平越來越高,人們對于護理的要求也變得越來越嚴格。醫院需要提升護理水平和質量才能夠滿足人們的需求,所以,加強護理管理,提升護理水平是醫院非常重視的問題,對醫療單位的發展具有非常大的幫助[1]。分層次護理模式是優質的護理管理模式,臨床中應該對該護理模式的價值進行深挖,此次就該護理模式的效果進行分析。

μ——原始樣本均值；

ε——不能被前m 個公共因子解釋的特征因子， 屬于殘差部分。 最終選取方差較大的前m 個因子作為公共因子來解釋大部分樣本信息。

選取的測試對象為X65 管線鋼環焊縫， 在焊縫中人工設置夾渣、 氣孔和未焊透等三種缺陷， 采用奧林巴斯404 型換能器和單晶角度聲束探頭對缺陷進行橫波超聲檢測， 采用奧林巴斯5077PR 型信號發生-接收器實現超聲信號的激勵和接受。 最終， 共得到夾渣、 氣孔、 未焊透和無缺陷每種回波信號50 組， 共計200 組數據，將信號去噪后進行歸一化處理， 缺陷回波的波形信號見圖3。

式中： A——p×m 的因子載荷矩陣， 表示公共因子與原始變量之間的相關程度；

1.3 SVM 焊縫缺陷識別法

式中： ω——權重向量；

支持向量機的原理是通過非線性映射算法將低維線性不可分的樣本轉化到高維特征空間， 在高維空間中對樣本進行線性可分運算， 從而構造一個最優超平面， 使不同樣本之間的分類間隔最大， 達到全局最優。 設缺陷樣本集為X= {（x

，y

）}， 對于二分類問題， 其最優超平面H 為

b——偏置；

φ——Hibbert 變換空間的映射函數。

普陀區桃浦鎮北環水系長度約為3500m，寬度為8～18m，水域面積為 4.1×104m2，水域深度為 0.7～2.5m。在對水質特點進行分析時，發現由于受到多年工業廢水、生活污水以及雨污混流等因素的影響，導致水域內的污染物嚴重積累，河水的流動性相對較差，甚至出現季節性“黑臭”的問題，嚴重影響了城市美觀。雨季時，會有大量的雨水和污水流入，經過2015年清淤處理后，雖然可以接納一定點源以及面源污染物，但仍有大量的污染物進入河道內，影響了河道排污口的排污效果。實地考察結果顯示，河道內依然有少量魚群存活，河道兩側有少量挺水植物生長，整個河道內并無任何沉水植物生長。

圖2 為二維空間中非線性分類問題， 直線無法將兩類實例分開， 而橢圓曲線可將其正確分開。

2 實例分析

基于區塊鏈的電子數據存證的設計與實現………………………………………冒小樂，陳鼎潔，孫國梓 24-6-28

2.1 特征提取

首先， 分別對兩組樣本采用KMO 檢驗和Bartlett 球形度檢驗確定樣本數據之間的相關性，LBP 特征向量的KMO 統計量為0.621， Bartlett 球形的顯著性結果為0.015， 雖然KMO 統計量較小，但顯著性分析結果較好， 證明變量之間的相關矩陣不是單位矩陣， 樣本數據的相關性較強， 可以嘗試進行因子分析。 同理， 傳統時頻域特征向量的KMO 統計量為0.749， Bartlett 球形的顯著性結果為0.041， 也可以進行因子分析。 其次， 采用主成分法進行有效公共因子的提取， 如圖5 所示。 結果表明， LBP 特征向量的前6 個公因子的累積貢獻率為95.41%， 而傳統時頻域特征向量的前8 個公因子的累積貢獻率為91.64%， 因此LBP 特征向量由16 維降為6 維， 而傳統時頻域特征向量由16 維降為8 維。 此外， 時頻率信號特征的算法較多， 每個特征值的含義不同， 無法完全代表原有超聲回波信號中的信息， 也就無法全面反映缺陷信息， 這也使傳統時頻域的降維效果有限。

2.2 數據降維

采用1-D LBP 的方法進行特征提取， 將LBP 值按照[0， 255] 等分為16 個區間， 將每個區間內樣本LBP 值的出現頻率作為特征向量，如圖4 所示。 可見三種缺陷的LBP 特征均集中出現在首尾兩個區間上， 但出現的頻率不盡相同， 其中夾渣和氣孔缺陷相似， 而未焊透缺陷在末尾區間上的幅值較大。 將得到的16 個特征向量進行因子分析， 為對比因子分析的效果， 采用總體包絡線均值、 總體包絡線方差、 峰度系數、偏度系數、 形狀系數、 波形因子、 裕度因子、 上升時間、 下降時間、 持續時間、 峭度因子、 變異系數和小波包兩層分解的4 個節點能量值信號，共計16 個時頻域特征進行對比。

2.3 分類識別

為體現數據的均衡性， 在每種缺陷回波信號中選擇40 組作為訓練樣本， 10 組作為測試樣本， 共計160 組訓練樣本， 40 組測試樣本。由于數據樣本較少， 故不考慮驗證集， 同時將數據樣本進行歸一化處理， 采用5 折交叉驗證預測分類情況。 將因子分析后的數據代入SVM中， 采用線性核、 多項式核、 高斯核和Sigmoid核等四種核函數驗證訓練集分類結果的準確性， 結果分別見表1、 圖6。 其中， 傳統時頻域特征向量的分類結果中除Sigmoid 核函數的分類效果較差， 其余三種核函數的分類效果均達到了80%以上； 而LBP 特征向量的分類準確率均大于前者， 且高斯核函數在訓練集上的分類準確率最高為98%， 同時， AUC 面積最大為0.97。 因此， 高斯核函數在焊縫缺陷分類上的識別效果更好， 將高斯核函數作為SVM 的核函數。

第二天，越秀在書桌上發現一大堆碎紙，這紙都是秀容月明用來練字的，跟往常不同，秀容月明都把紙撕了。越秀拼湊了幾張，也沒瞧出他寫的是什么字。

采用網格搜索法確定公式 （6） 中懲罰因子C 和損失函數， 其中log2C 的取值范圍為[-10， 10]， log2 的取值范圍為[5， 15]， 得到分類準確率最高的C和組合。 最終確定傳統時頻域 特 征 向 量 和LBP 特 征 向 量 （C，ε）分 別 為（1.524 9， 0.238 1）和（5.749 7， 9.243 6）， 核函數的gamma 參數為2.859 5。

將經因子分析降維后的8 維傳統時頻域特征向量， 及6 維LBP 特征向量代入訓練好的SVM 模型中進行分類測試， 分類混淆矩陣如圖7 所示。 0 代表無缺陷， 1 代表夾渣缺陷， 2代表氣孔缺陷， 3 代表未焊透缺陷， 混淆矩陣中的對角線 （右上至左下） 代表預測值與真實值完全一致， LBP 特征向量的分類準確率為95%， 其中有一個夾渣缺陷被認定為氣孔缺陷， 有一個氣孔缺陷被認定為夾渣缺陷， 而未焊透缺陷和無缺陷均無分類錯誤， 這可能與兩種缺陷LBP 的柱狀圖特征類似相關； 傳統時頻域特征向量的分類準確率為87.5%， 存在多個缺陷的誤判， 一個無缺陷被認定為夾渣缺陷， 兩個夾渣缺陷被認定為氣孔缺陷， 兩個氣孔缺陷分別被認定為無缺陷和夾渣缺陷。 綜上所述， 與傳統時頻率特征提取相比， LBP 特征提取對缺陷類型的分類更加準確。 此外，LBP-SVM 的缺陷識別方法在訓練集上的分類準確率為98%， 在測試集上的分類準確率降低的并不多， 說明該算法的泛化能力較強、 魯棒性較好。

3 結 論

（1） 對影響SVM 分類效果的核函數和超參數進行了優選， 確定了采用高斯核函數作為SVM 的核函數， 得到最優的SVM 模型。

（2） 基于LBP 和SVM 算法對焊縫缺陷進行了特征提取和分類識別， 與常規方法相比， 可以進一步去除冗余信號的影響， 在測試集上的分類準確率為95%。

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