基于视觉感知与学习的图像质量评价

针对几种经典评价方法的缺点,通过引入人眼的主观特性,提出一种基于视觉感知与学习(visual perception and learning,VPL)的方法,以解决人类视觉系统(human vision system,HVS)多通道评价融合的不稳定性。借助反向传播(back propagation,BP)神经网络构建了评价融合模型,分别对几种视觉感知算法的多通道评价进行融合,并基于回归函数对视觉感知算法的结果进行二次互补融合。结果表明,相对于现有主流方法,本文所提方法的各项评价指标均具有较大的优势。

燃料元件表面质量阵列涡流检测研究

介绍了阵列探头的原理及系统,研发出8通道品字形阵列探头,设计出标准试样,对阵列探头的覆盖能力、多通道信号统一评价方法、检出能力等开展了试验并进行分析。结果表明,阵列探头能够保证足够的覆盖率;采用多通道信号统一评价方法后,能够对不同通道的涡流信号进行有效的评价;能够检出燃料元件表面0.03mm深人工槽伤。验证试验表明,采用文中所述检测技术,能够有效发现不同深度的缺陷,检出误差<0.01mm。