低碳铝镇静钢冷轧板中孔洞缺陷特征分析

对生产中常见的低碳铝镇静钢冷轧板孔洞缺陷特征进行了宏观和微观分析。结果表明 :孔洞大致可分为三大类 ,正常拉裂类孔洞主要与基板中的夹杂有关 ;疤块孔洞与坑状孔洞为钢基掉块或异物压入基板形成 ,其它类孔洞形成主要与轧制工艺过程相关。

功能成品率估算的缺陷特征参数提取方法

基于微电子测试双桥结构 ,本文给出了缺陷特征参数提取方法 .这些特征参数包含了缺陷在硅片上的空间分布和粒径 (直径 )分布 。

固体火箭发动机装药缺陷特征及危害性影响分析

为得出表征固体火箭发动机缺陷危害性影响因素的参数,统计归纳了其存在的各种缺陷,详细分析了脱粘、夹渣、气泡、裂纹等缺陷的形状特征、位置特征和灰度特征,通过灰度特征分析得出了缺陷周围灰度变化规律。分析了不同位置、不同表面积和不同走向的缺陷对固体火箭发动机造成的不同危害性影响,得出表征缺陷危害性影响因素的参数为缺陷的几何中心、缺陷的表面积、缺陷的最大直径长度、最大直径与轴向夹角。

高精密零件图像缺陷特征快速定位检索仿真

当前零件图像缺陷特征定位检索方法效率和准确性均不理想,提出基于粒子群和加权C均值聚类的高精密零件图像缺陷特征定位检索方法。利用最大值法将彩色高精密零件图像转换为灰色图像,采用邻域平均法对零件图像实行滤波操作,通过Sobel算子加深图像灰度颜色,实现零件图像的锐化。对粒子群和C均值聚类法的初始化参数和最大迭代次数进行设置,以计算粒子对于各个类别中心的隶属度值。根据所得隶属度值构建加权C均值聚类数学规划模型,同时计算粒子适应度函数。更新粒子飞行速度和当前位置,判断检索过程是否满足迭代停止条件,假设满足,将高精密零件图像缺陷特征定位检索结果输出。实验结果表明,所提方法运行耗时平均为0.36h,零件缺陷定位准确率高。上述方法性能优越,鲁棒性强。

基于数字算法的印刷品缺陷特征的提取与分类方法研究

使用RLE方法,能够快速提取印刷品缺陷的多种特征。针对不同缺陷特征,使用基于径向基神经网络的方法,依据缺陷目标的特征,对缺陷进行了分类。实验结果显示,径向基神经网络通过对训练样本的训练,对测试样本能够达到良好的分类效果。

基于X射线焊缝图像缺陷特征提取的研究

本文针对X射线焊缝图像的复杂性,提出了准确快速的提取焊缝区域和缺陷的方法。由于检测到的X射线图像具有对比度不高、光照不均、缺陷边缘模糊、图像噪声多、存在较大的背景起伏等缺点,首先对含有缺陷的焊缝图像进行一系列的图像预处理;然后采用自适应阈值分割算法来提取焊缝缺陷区域,为缺陷特征测量做准备工作;最后,在图像本身所包含的几何特征、灰度特征、结构信息、颜色信息等特征中,对缺陷图像进行几何特征的测量,以便对缺陷类型进行分类。结果表明,该方法能较准确地提取射线图像的焊接缺陷,并能较准确的获取该缺陷的几何和代数特征,具有良好的适应性和实用性。

浸入式水口结瘤引起的夹杂结疤缺陷特征及预防措施

通过对四种不同形态的由于浸入式水口结瘤引起的夹杂、结疤缺陷进行表面质量检测仪图片对比、实物缺陷取样、微观结构检测、扫描电镜能谱分析、发现浸入式水口的结瘤物的主要成分为Al2O3、铝酸钙、二铝酸钙、硫化钙等高熔点物质。通过对转炉出钢控制,改进精炼铝线喂入方法,优化钙处理工艺,增加精炼吹氩时间,防止连铸二次氧化等措施使浸入式水口的结瘤率由2013年12月份的0.097%下降到2014年12月份的0.028%,远低于2014年初制定的0.036%目标。

887例出生缺陷特征临床分析

目的探讨出生缺陷特征,为降低致残率,提高儿童健康水平寻找有效的干预对策。方法对我市2009—2011年出生缺陷监测资料进行回顾性分析,按出生缺陷监测国家统一标准进行分类。结果湛江市出生缺陷主要以颌面部、肌肉骨骼系统畸形为主,占68.21%(605/887);缺陷儿死亡296例,出生缺陷儿死亡占新生儿死亡的30.93%(296/957),死亡专率为1.800‰。出生缺陷儿死亡占新生儿死亡的近1/3。先天性心脏病为出生缺陷儿死亡第一位。结论我市出生缺陷以肉眼可见畸形居多,颌面部、肌肉骨骼系统畸形虽不易致死,但致残率极高;先天性心脏病仍为导致新生儿死亡的重要因素。因此,降低先天性心脏病儿出生率,对新生儿进行早期正确的临床诊断,及时处理,可降低新生儿死亡率。

冷镦钢加工表面缺陷特征分析

针对表面缺陷引起的冷镦开裂现象,通过热酸浸、金相组织观察、硬度检测试验对表面缺陷进行分析,对原始盘条所带表面缺陷和加工过程产生的表面缺陷进行辨别。结果表明,原始盘条所带表面缺陷形貌细长,深度较深,形状不规则,退火后缺陷处金相组织发生脱碳和铁素体异常长大,硬度与基体硬度有明显差别。用户拉拔产生的表面缺陷形貌特征宽且浅,为平滑的圆弧形凹坑,保留划伤原始形貌,缺陷周边金相组织无异常,硬度与基体硬度相同。

2017年1月～10月AMSAPSC滞留缺陷特征

截止到2017年10月31日，TOKYOMOU数据库显示AMSA累计检查4791艘次，无缺陷通过1336艘次，无缺陷通过率27.9%；滞留142艘次，滞留率2.96%；滞留缺陷188条，平均1.3条/艘次。基于这些TOKYOMOU数据库数据，笔者梳理出了今年1月～10月份AMSA缺陷趋势与滞留特点，希望通过对这些缺陷梳理能够方便业界及时跟踪AMSA检查动态及其关注重点，提高船舶应检能力，为避免出现高风险缺陷提供帮助。

一种商标印刷缺陷特征提取算法的研究

针对商标印刷过程中产生的白点、漏印、飞墨等缺陷,提出了一种基于数学形态学的彩色商标印刷缺陷特征提取算法。通过选择合适的结构元素,对彩色图像的分量差影图进行多种形态学运算,提取和识别彩色商标高精度印刷产生的特定缺陷的形状、边界轮廓、数量、大小以及位置等信息;并以MATLAB编写程序对本缺陷提取算法进行了仿真验证,结果表明该算法可以对彩色商标印刷生产中存在的几类缺陷信息进行快速有效的提取。

Mn掺杂后三元黄铜矿结构半导体CuInTe2的缺陷特征与热电性能

三元黄铜矿结构（也称类金刚石结构）半导体是一类具有热电转换潜力的新型热电材料.本文采用电负性更小的Mn元素替换CuInTe2黄铜矿结构半导体中的Cu元素,设计制备贫Cu化合物Cu（1-x）InMnxTe2.研究表明,当Mn含量较低时,Mn优先占位在In位置产生受主缺陷MnIn.因此随着Mn含量的增大,载流子浓度和电导率均得到改善.但当Mn含量进一步增大后,Mn可同时占位在In位置和Cu位置,除产生受主缺陷MnIn外,还能产生施主缺陷Mn（Cu）-＋.由于两类极性相反的缺陷之间的湮灭现象,使得缺陷浓度及载流子浓度开始降低,晶格结构畸变有变小趋势,因此在高温下晶格热导率仅略有提高.研究结果表明,在某一特定的Mn含量（x=0.05）时,材料具有最优的热电性能（ZT.84@810.0 K）,这一性能约是未掺杂CuInTe2的2倍。

金属磁记忆缺陷特征信号的研究

以45号冷轧钢为研究对象,对三种不同缺陷类型的平板进行了拉伸试验,提取了平板试样每条检测线上随着拉应力的增大过程中的磁记忆信号,获得了缺陷特征信号,并进行了对比分析。结果表明,缺陷异变磁记忆信号的变化可以反映载荷作用的历史和试件的应力和变形情况。

水下灌注桩常见缺陷特征与成因分析

通过对声波透射法、反射波法检测的曲线特征和抽芯验证资料的分析 ,结合工程实践经验 ,总结出大直径水下灌注桩低应变检测结果的规律 ,论述了此类桩常见缺陷的基本特征与成因 ,指出混凝土灌注过程中关键的控制因素。

基于视觉深度学习的烟支缺陷特征识别系统设计

随着数字化技术的发展,视觉中图像信息分析方法对计算机视觉的研究极为重要。而烟支作为卷烟成型的关键工艺加工产品,通过构建缺陷识别系统用于改善质量也显得尤为重要。而计算机算法的改善与图像数据识别效率的提升,能够获得较高的图像检索质量,而通过新一代技术的整合与设计,可以满足新形势下卷烟制造关键环节对新装备、新体系、新模式的场景化应用。国内烟支外观质量检测领域,目前主要采用的是机器视觉技术,在烟支缺陷特征识别应用和发展中仍存在诸多问题。

基于机器人检测的引水隧洞结构缺陷特征分析

利用机器人对水工隧洞进行检测是解决引水隧洞斜井段安全巡检的有效手段。采用爬行机器人搭载三维激光扫描仪及高清摄像装备对引水隧洞进行结构巡检,通过三维点云处理与缺陷数据拼接获取引水隧洞断面的缺陷信息,并结合缺陷数据处理成果分析引水隧洞结构缺陷特征及分布规律,实现了引水隧洞表观缺陷形态不规则、分布不均、多种缺陷共存的巡检与分析。结果表明:引水隧洞内存在的缺陷包括裂缝、渗漏、漏筋等,上平段缺陷数量明显多于斜井段,其中裂缝是最主要的缺陷类型。上平段裂缝主要分布在洞顶位置,多以垂直洞轴线的横线裂缝存在;斜井段裂缝均匀分布在洞周各个位置,走向以斜向裂缝居多。可见,上平段和斜井段缺陷数量和裂缝特征均存在较大差异,在后期的安全巡检过程中更应该主要关注裂缝的扩展情况。

缺陷特征对漏磁场检测的影响规律

以漏磁探测器为研究对象,基于漏磁检测原理,采用有限元分析法就缺陷特征对漏磁场检测的影响开展研究。结果表明:漏磁场垂直方向分量Bz峰值随提离值的增大而减小;缺陷宽度为2~3 mm时Bz变化较小;底板厚度6~10 mm时,Bz峰值随底板厚度的增加近似呈线性减小趋势;底板厚度10~12 mm时,Bz峰值随底板厚度的增加而快速减小,最小峰值为2.9 mT;检测方向对漏磁场影响明显,垂直长轴方向的磁感应强度B和Bz峰值远大于平行长轴方向的值,因此在实际漏磁检测中对于发现的异常缺陷应从不同的检测方向进行复验。

基于机器视觉的多层玻璃结构缺陷特征识别机制研究

多层玻璃结构缺陷持续时间随机且可能很短,其隐患状态对设备运行和生产安全构成了严重威胁,因此,对多层玻璃结构实施实时监测显得尤为重要.本文基于机器视觉技术研究了多层玻璃结构的缺陷特征识别机制.基于缺陷图像边缘的强弱特性建立了针对缺陷图像预处理的平滑滤波组合模型;研究了面向缺陷定位的边缘轮廓抑制方法,确定了强边缘区间,降低了环境因素的干扰;在分析视觉图像信号采集过程的基础上,科学确定了多层玻璃结构缺陷识别系统的硬件性能;建立了基于支持向量机的缺陷特征分类模型及识别算法.实验结果表明,缺陷区域定位准确、识别率高,为多层玻璃结构缺陷特征检测奠定了理论和技术基础.

基于边缘计算的输电线路异常缺陷特征检测方法

为提高输电线路异常缺陷特征检测的准确性和定位的精度,文章提出一种基于边缘计算的输电线路异常缺陷特征检测方法。首先,基于卷积神经网络框架,对样本进行训练聚类,运用先验模块检测不同尺度的缺陷图像的特征,并在全连接层中进行预测,得到最终维度的预测向量。其次,运用边缘计算的绝缘子分割方法,将划分结果作为最大池化值。再次,定义损失函数,计算在损失函数中不同像素对应的损失结果;根据输出特征,寻找对应的特征图,结合语义特征,采用ROI(Region of Interest,感兴趣区域)映射策略检测不同尺度的物体。最后,根据顶点的偏移量进行定位,运用卡尔曼滤波器修正模型的检测结果,以最优估算值作为最优缺陷位置信息。实验结果表明,三相的最大奇异值均超过了设定值30,可以判断线路在0.04 s时发生了三相接地故障,符合预期;同时,定位误差均保持在0.3%内,达到了良好的检测效果。

基于图像识别的高压铸造铝合金缺陷特征分析及缺陷对性能影响的研究

利用温室拉伸、扫描电镜,以及基于深度学习和阈值分割法开发的缺陷自动识别和统计程序,研究了缺陷对高压压铸铝合金机械性能的影响规律。结果表明,高压压铸铝合金铸件不同位置的力学性能具有波动性;对比图像识别程序和人工统计断口缺陷面积结果,验证了图像识别程序的精度;断口缺陷面积和力学性能关系表明,孔隙率和最大缺陷尺寸与延伸率具有相关性,当孔隙率或最大缺陷尺寸上升时,高压铸造铝合金的延伸率呈下降趋势。