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吴淼
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期刊论文
基于LabVIEW和神经网络的超声检测缺陷分类的研究
，-0001，（）：
摘要/描述
针对目前工业生产中超声检测缺陷难以定性的问题，本文在现有缺陷信号处理和人工神经网络分类研究工作的基础上，基于虚拟仪器的设计思想及功能模块化的设计方法，开发了金属材料超声探伤缺陷分类辅助系统FACS。其中FACS的缺陷识别模块利用了LabVIEW和MATLAB两种编程语言之间的通讯功能，在LabVIEW平台上实现了对MATLAB工具箱神经网络（NNT）的调用和从而实现了缺陷智能识别分类功能。这样不仅在很大程度上减少了缺陷分类判别中人为因素的干扰，而且利用LabVIEW所见即所得的可视化的技术建立了友好的人机界面，更加有利于缺陷智能识别技术的推广和应用。
【免责声明】以下全部内容由[吴淼]上传于[2005年02月25日 07时43分00秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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