识别更准，范围更广
针对单一涡流或超声检测精度低、范围窄的问题，提出基于模糊聚类改进的证据融合方法，有效区分不同深度的次表面缺陷。
Jie, Wang · Ning, Wang · Xv, Jinglun · Cao, Yuqi · 曹云琦 · 黄平捷
2023
通过超声特征聚类中心修正涡流数据，解决异源传感器证据冲突，最终D-S证据融合对缺陷的识别准确率比传统贝叶斯变换融合方法和单一传感器更高。
复合检测融合了涡流和超声两种传感器信息，能检出的次表面缺陷深度范围比单一传感器检测更大。
通过D-S证据融合涡流与超声的基本概率赋值，能对具有不同深度的次表面缺陷进行有效分类。
提出基于模糊C均值聚类的证据修正方法，利用超声特征得到的聚类中心修正涡流数据，解决异源传感器复合过程中的证据冲突问题。