In-Line Inspection of Pipeline Defects Detection Using Ring-Type Laser

Pipeline plays a vital role in transporting fluids like oils, water, and petrochemical substances for longer distances. Based on the materials they carry, prolonged usage may cause the initiation of defects in the pipeline. These defects occur due to the formed salt deposits, chemical reaction happens between the inner surface and the transferring substance, prevailing environmental conditions, etc. These defects, if not identified earlier may lead to significant losses to the industry. In this work, an in-line inspection system utilizes the nondestructive way for analyzing the internal defects in the petrochemical pipeline. This system consists of a pipeline inspection robot having two major units namely the visual inspection unit and the power carrier unit. The visual inspection unit makes use of a ring-type laser diode and the camera. The laser diode serves as a light source for capturing good quality images of inspection. This unit is controlled by the Arduino in the power carrier unit which provides the necessary movement throughout the pipe. The inspected images captured by the camera are further processed with the aid of NI vision assistant software. After applying the processing function parameters provided by this software, the defect location can be clearly visualized with high precision. Three sets of defects are introduced in a Polylactide (PLA) pipe based on its position and angle along the circumference of the pipe. Further, this robot system serves as a real-time interactive image synchronization system for acquiring the inspected images. By comparing the actual and calculated defect size, the error percentage obtained was less than 5%.

饲料原料种类在线识别系统设计与试验

入仓原料种类识别是饲料生产过程中的关键环节之一。目前,入仓原料主要通过人工取样的方式,依靠工人感官经验识别原料种类,以确保原料正确入仓。为了实现饲料原料种类在线自动取样和识别,提高饲料加工的自动化水平,该研究设计了一种多通道饲料原料自动取样装置,应用机器视觉技术,搭建了原料种类在线识别系统。该系统主要由取样单元、样品输送单元、图像采集单元等组成;采用Arduino Uno为系统控制核心,设计了控制流程和控制线路;在Arduino IDE开发环境下编写了控制程序;运用卷积神经网络的方法构建了饲料原料种类识别模型CAM-ResNet18;基于PyQt5环境开发了饲料原料种类在线识别系统软件,包括上位机人机交互软件系统和下位机自控控制系统。上位机系统软件通过串口与下位机控制器通讯,实现对饲料原料种类在线取样识别装置的自动控制。通过模型嵌入和系统集成,对系统的基本功能、识别准确率和识别时间进行测试。饲料原料种类在线识别系统运行正常可靠,实现了饲料原料入仓过程中的自动取样、图像采集、种类识别、结果反馈、一键报警的全环节智能操作。系统性能测试中,饲料原料种类识别准确率为98%,取样识别周期为10.13 s。研究结果表明开发的饲料原料种类在线识别系统可以实现入仓饲料原料在线取样和种类识别功能,可为饲料加工中饲料原料种类的自动识别提供方法和技术支撑。

基于改进YOLO v5n的工厂化育秧田间铺盘装置设计与试验

针对目前工厂化育秧育苗田间铺盘自动化程度低、成本高等问题,设计了一种全自动双边轨道式田间铺盘装置,并配备苗床异常凸起视觉检测模块。首先对铺盘结构工作原理进行分析,之后对铺盘装置满载作业状况进行结构设计、受力分析和仿真分析。为了防止苗床异常凸起导致铺盘时秧盘倾斜,影响炼苗成活率,提出了一种基于CBAM-YOLO v5n的苗床异常凸起目标识别算法,改进后的YOLO v5n算法添加了注意力机制,对苗床异常凸起目标检测准确率、召回率和平均精度均值分别为98.1%、91.7%和94.9%,相对于原模型分别提高1.2、1.7、0.9个百分点。对设计的铺盘样机进行了正交试验,试验结果表明,当铺盘高度为90 mm、铺盘机构转速为550 r/min、铺盘箱平移速度为0.14 m/s时,铺盘成功率最高为96.4%,植入机器视觉模块后,铺盘成功率可达99.3%。设计的铺盘装置可有效降低人工铺盘劳动强度,降低铺盘劳动成本。

基于机器视觉的风电机组叶片多类型损伤检测方法研究

为更好地推动风电机组叶片运维技术智能化发展,基于机器视觉检测技术,提出一种风电机组叶片多类型损伤检测方法。首先对智能巡检无人机平台采集到的风电机组叶片图像进行图像灰度化、滤波增强、分割以及形态学处理,实现叶片损伤区域的识别;然后基于连通域分析原理来获取叶片损伤区域的几何特征和灰度特征等参数信息,并依此设计出风电机组叶片损伤类型识别分类器;最后将检测算法和分类器融合于所设计的风电机组叶片损伤可视化检测系统。试验表明,该系统对于表皮脱落、涂层破损、砂眼、油污及裂纹等典型叶片损伤的平均检测准确率为90.4%。

10 kV中置式开关柜巡视操作机器人定位系统设计

设计基于机器视觉技术的10 kV中置式开关柜巡视操作机器人定位系统。将CCD相机内部电路分为主控电路与驱动电路,利用驱动电路中的信号预处理单元对采集的图像信息去噪,通过主控电路的USB接口,将A/D采样得到的图像信息传输至目标提取模块内。通过非参数核密度模型构造抑制背景信息模型,提取目标图像前景信息。利用Hough变换方法设计定位模块,结合目标前景图像信息,生成巡视操作机器人控制指令,驱动与控制直线电机,令巡视操作机器人移动至指定位置。实验结果表明:该系统定位精度较高,可有效对巡视操作机器人进行定位,且机器人实际运动轨迹与规划运动轨迹偏差较小。

基于机器视觉与听觉响应的干式变压器状态智能诊断方法

为提升干式变压器的状态监测与故障诊断能力,提出了一种新的整合机器视觉与听觉响应的变压器状态诊断方法。首先,通过目标检测算法对干式变压器的潜在故障位置进行识别监控,获取其位置信息;其次,整合延迟求和波束成形算法计算其潜在故障位置的声学信息,利用该声学信息实时监控变压器是否出现放电缺陷;最后,对于无法快速诊断的机械故障,利用听觉外周模型获取听觉谱,依据其声音信号的特征频段,设置各特征频率获得多特征频率听觉谱,通过卷积神经网络进行变压器故障类型识别。实验结果显示,所提的方法在噪声情况下的变压器状态识别准确率仍高达87.51%,优于其他对比的时频域特征提取方法。故所提方法能较准确地诊断干式变压器状态,并且具备良好的抗噪性能,有效补充了当前变压器的监测手段。

基于Halcon的指针式压力表读数识别研究

针对指针式压力表人工读数工作效率低、精度受限制等问题,提出了一种基于Halcon软件的机器视觉方法,通过图像处理、极坐标变换、投影变换、图像分割、提取指针特征、几何计算相结合,实现指针式压力表的自动读数识别。结果表明:该方法经测试准确度达97.5%,读数平均时间0.31 s。相比于传统人眼读数方法的低效,该方法识别精度高,读数时间提高10倍以上,弥补了人工判读的不足,简单快捷,具有广阔的应用前景。

碘佛醇致迟发型严重药疹、视物模糊1例

目的:探讨碘佛醇引起迟发型严重药疹、视物模糊的危险因素及防治,为临床合理用药提供参考。方法:收集分析1例患者因使用碘佛醇发生迟发型药疹及视物模糊的临床资料,以探讨该病的治疗及预防。结果:患者经过糖皮质激素及抗组胺药物治疗后,皮疹及视力好转。结论:不可忽视碘对比剂迟发型过敏的发生,临床药师需对患者进行药学监护以及用药教育,以保障患者生命安全。

一种基于细粒度车辆检测与跟踪的公路交通调查方法

在大多数国省道路场景下,基于计算机视觉的交调方式都面临着车型划分精细、道路交通参与者类型繁杂、噪声干扰多等,导致车型流量占比计算困难的问题。为此,本文提出了一种基于细粒度目标检测与跟踪的九型车识别框架,引入基于无锚框和密集特征采样的实时目标检测器(real-time models for object detection,RTMDet)作为检测模块来执行高效、精准的九型车检测任务;同时设计了一种具有任务针对性的感兴趣区域(region of interest,ROI)噪声抑制模块,用于过滤背景噪声和路面无效车辆。通过进一步与深度简单在线和实时跟踪(deep simple online and realtime tracking,DeepSort)框架集成,本文在检测和跟踪精度方面相较于主流方法都得到了提升,可以为二级交调任务提供精准、细粒度的道路流量信息。

社区2型糖尿病患者视网膜病变与尿微量蛋白相关性研究

目的 :探讨社区2型糖尿病患者视网膜病变(DR)与尿微量蛋白(mAlb)的相关性。方法 :选取2015年12月至2018年12月收治的2型糖尿病患者150例,依据蛋白尿水平分为微量组50例和正常组100例,统计分析所有患者尿蛋白、视力、DR情况。结果 :微量组蛋白尿、DR发生率明显高于正常组,视力明显低于正常组,差异有统计学意义(P <0.05)。Pearson相关性分析显示,尿蛋白与视力呈负相关(r=-0.684,P <0.05)。结论 :DR的发生与糖尿病患者mAlb有关,mAlb水平可能与视力变化密切相关。

“互联网+”订单式远程管理法在改善斜视儿童家庭干预质量提升中的效果

目的 研究“互联网+”订单式远程管理法在改善斜视儿童家庭干预质量提升中的效果。方法 纳入2021年1月至2022年6月接诊的斜视儿童80例,按数字表法随机分为对照组和观察组,每组40例。对照组实施常规干预,观察组构建“互联网+”订单式远程管理方案。对比2组患儿的负性情绪评分、应对方式、遵医行为、视力恢复质量及患儿家属满意度。结果 干预前,2组各指标差异无统计学意义(P>0.05);干预后,观察组患儿焦虑与抑郁得分、消极应对得分均低于对照组,遵医行为得分、积极应对得分、总有效率、干预满意度得分均高于对照组(P<0.05);观察组患儿家属对服务便利性评分处于高水平,服务费用评分相对较低。结论 “互联网+”订单式远程管理法能够更好地改善斜视患儿的焦虑与抑郁情绪,改善患儿治疗应对行为,提高治疗有效率及家属满意度,但服务收费问题可能对家属的服务接受度造成负面影响。

基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统

针对矿井巷道自动掘进的需求,为矿用悬臂式掘进机构建了一套机身位姿实时检测系统。该系统以十字激光器与激光标靶为信息来源,通过对标靶上十字光线成像特征的分析,建立了掘进机机身位姿空间解算模型。该模型利用机身与十字激光面的空间关系,使用空间矩阵变换方法,得到机身相对于巷道的三轴倾角以及在巷道断面上的偏离位移,实现了掘进机机身位姿的自动实时检测。最终,在实验室条件下,搭建了机身位姿自动检测试验平台,模拟掘进机在巷道内的姿态,试验结果表明：测量范围在2~100 m时,系统的角度测量误差在0.5°范围内,位移的检测误差小于20 mm,能够满足巷道施工过程中掘进机机身位姿自动、精确、实时测量的要求。

一种指针式化工仪表的远程抄表设计方法

为了实现对传统指针式化工仪表的数字化改造,提出了一种基于嵌入式机器视觉技术及物联网技术的自动读数方案。根据指针式仪表图像的特点,利用角度约束方法对霍夫变换进行了优化;并结合二值图像减影法,识别出指针偏转角度,从而将其转化成实际读数;最后利用无线传输实现远程自动抄表。实测结果表明,采用嵌入式机器视觉及物联网技术实现指针式化工仪表远程抄表具有较高的实用性、正确性及可行性。

空间视域分析方法在八达岭长城风景林分类配置中的应用

以八达岭长城沿线风景林为研究对象,利用空间视域分析技术,在ERDAS virtualGIS平台上,将八达岭长城风景林和游客同时置身于一个虚拟的三维空间中,通过调整游客在长城上的观测高度和视程,将长城沿线风景林划分为视觉盲区、视觉感知区、视觉敏感区3个类型,结合研究区植被、森林起源等专题图数据,采用空间叠置分析法,获得新的区划斑块,从视觉感知方面客观确定每个风景林景斑类型,为八达岭长城风景林科学经营提供科学依据。结果表明,八达岭长城风景林区在最远2 000 m视域范围内,视觉盲区、视觉感知区、视觉敏感区面积824.44 hm2、880.4 hm2、3 247.77 hm2。空间叠加分析将八达岭长城风景林区分为119个风景林景斑类型,为了经营管理方便,划分10种大的类型,分别是视觉敏感区保安灌木林、视觉敏感区保安林、视觉感知区保安林、视觉感知区保安灌木林、视觉盲区保安林、视觉敏感区观光林、视觉感知区观光林、视觉盲区观光林、视觉敏感区游憩林、视觉感知区游憩林。

红枣自动分级技术的研究现状及展望

调查了国内外在机械式、光电式和基于机器视觉技术的红枣自动分级研究现状,并着重对机械式和基于机器视觉技术自动分级技术报道进行分析。结果表明,机械式在短期未来仍是研究热点之一,光电式未来发展空间不大,而机器视觉作为未来的发展方向,将重点解决在保证生产率和分级精确度的情况下完成红枣全表面在线实时检测和多指标综合自动分级的问题。

基于近红外成像的无人车周边环境类型辨识

对周边环境类型的自动辨识对无人驾驶汽车十分关键。近红外成像能够捕捉到可见光成像所无法发现的重要环境特征,因此有助于增强无人车的环境辨识能力。本文提出一种基于近红外成像的环境类型识别方法,通过对不同图像区域分别提取边缘与纹理特征并进行特征层融合,生成近红外环境场景图像的关键特征,在此基础上构建出两步式环境类型分类器。实验结果表明,本文方法可有效鉴别出不同类型近红外场景图像的特征差异,实现在近红外波段中对多种常见无人车周边环境类型的辨识。

基于结构光视觉传感器的弧焊机器人视觉检测方法及试验结果分析

针对自动焊接机器人焊缝精确检测的问题,研究了基于结构光视觉传感器的视觉检测方法,对结构光视觉传感器实时采集图像进行理论分析,经过焊缝图像预处理、图像边缘检测和轮廓提取等处理过程,运用最小二乘法对焊缝边缘拟合,通过求平均值的方法提取结构光条纹的中心直线,找到数字图像中焊缝的位置,最后利用机器人手眼标定焊缝的位置,并进行焊缝跟踪。结合试验,验证了该视觉检测方法检测精度较好,能够满足实际的工作要求。

机器视觉中的光源照明设计

介绍了光源照明技术在机器视觉中的重要性。通过对光源照明设计中光源种类和基础照明等诸多技术的理论分析,结合光源照明技术在工程案例中的应用技巧,探究了设计光源照明系统时要注意的问题和原则。

新型城镇化的新视野与土地流转的新要求

新型城镇化是未来中国经济发展的主要动力,城镇化的建设离不开土地问题。实现土地资源有效整合的关键就是将农村土地流转起来,达到城乡统筹的目的,进而推动城乡一体化发展。本文基于新型城镇化的新视野,通过理清新型城镇化与土地流转的相互关系,提出新型城镇化对土地流转的新要求,以期为土地流转未来的实施开展提供新的思路。

基于Voronoi算法的卸船机抓斗骨架机器视觉识别

近年来,机器视觉识别依旧是炙手可热的话题,骨架是基于物体形状特征的简化对象描述方式,得到理想的物体骨架具有重要的意义。卸船机的抓斗骨架视觉识别是抓斗卸船机全自动能否完成预定目标的重要影响因素,机器视觉识别并非是在处理线性的数据,即识别对象和识别背景是随着时间的变化而变化的。骨架作为物体形状的一种表示方式,与采用轮廓描述形状相比,拥有许多优点。该方法将目标的外形特征与最大圆弧、主干等相关,便于目标形态的保持与重建。总的来说,基于Voronoi算法的卸船机抓斗骨架识别成功率有了较大的提升。