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基于組合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的航空發(fā)動(dòng)機葉片損傷圖像分割
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 航空航天工程學(xué)部,沈陽(yáng) 110136;2.93057部隊,吉林 132000)

作者簡(jiǎn)介:

石 宏(1961-),女,遼寧沈陽(yáng)人,教授,博士,主要從事航空發(fā)動(dòng)機制造與維修方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

V232.4

基金項目:

航空科學(xué)基金(2008ZG54024)。


Segmentation of Blade Damage Image of Aero-Engine Based on Combined-Optimization Neural Networks[HS)]
Author:
Affiliation:

(1.Faculty of Aerospace Engineering, Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136,China;2.93057 Troop of PLA,Jilin 132000, China)

Fund Project:

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    摘要:

    采用PNN網(wǎng)絡(luò )和RBF網(wǎng)絡(luò )相融合的方法對航空發(fā)動(dòng)機葉片損傷圖像進(jìn)行分割,選取損傷圖像80個(gè)像素點(diǎn)的RGB值和HSV值分別作為PNN網(wǎng)絡(luò )和RBF網(wǎng)絡(luò )的輸入樣本;針對PNN網(wǎng)絡(luò )和RBF網(wǎng)絡(luò )的不足,采用GA算法優(yōu)化PNN網(wǎng)絡(luò )和RBF網(wǎng)絡(luò )的輸入參數;考慮到葉片損傷圖像采集過(guò)程中不確定因素對分割結果的影響,采用D-S證據理論將兩種網(wǎng)絡(luò )分割結果進(jìn)行融合,進(jìn)而得到最終的葉片損傷圖像分割結果;在30組測試樣本中正確識別組數為29,識別率高達96.67%,實(shí)踐表明,該方法有效地克服了憑借單一識別網(wǎng)絡(luò )和單一信息源進(jìn)行葉片損傷圖像分割的不足,實(shí)現了對葉片損傷圖像的高效分割。

    Abstract:

    Fusion method which is based on PNN neural networks and RBF neural networks is used for segmentation the blade damage image of aero-engine. Select 80 pixel RGB and HSV values of the image as train samples of PNN neural networks and RBF neural networks. According to the shortage of PNN neural networks and RBF neural networks, the genetic algorithm is used to optimize the input parameters of PNN neural networks and RBF neural networks. Take into account the uncertainty of aero-engine blades damage image in acquisition process, the D-S evidence theory was applied to fuse two kinds of neural networks and get the finally segmentation results.This method correctly recognize 29 groups of sample when all the samples is 30.So,the recognition rate is as high as 96.67%. The results show that this method effectively overcome the shortage of the single recognition network and single source of information for image segmentation of blade damage and this segmentation the blade damage image method is high-efficiency.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

石宏,張維亮,田中笑,李楠,李波.基于組合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的航空發(fā)動(dòng)機葉片損傷圖像分割計算機測量與控制[J].,2014,22(5):1603-1605.

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歷史
  • 收稿日期:2014-01-28
  • 最后修改日期:2014-03-08
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
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