玻璃面板油墨厚度无损在线数字化检测系统

为了实现对玻璃面板油墨层厚度的检测,提出了一种满足工业化检测需要的玻璃面板油墨厚度无损在线检测系统。首先,基于结构光测量原理进行非接触式测量,进一步提出了基于自适应提取算法的油墨厚度数字化定量计算模型,对采集到的携带油墨厚度信息的亮线图像进行处理,该模型非常适用于非接触式数字化检测;其次,建立了完整的检测系统,将标准油墨面板作为油墨检测的评价标准,多次测量拟合定标系数;最后,该玻璃面板油墨厚度无损测量系统的最大检测厚度达23 mm,检测精度优于4μm,通过对玻璃面板油墨层厚度的检测,实现了对油墨厚度的高精度、快速、无损检测,具有广阔的应用前景。

国外油管在线无损检测技术的研究与应用现状

结合油管无损检测技术的分类及特点,概述了国外油管在线无损检测技术研究与应用的现状。着重论述了超声波相控阵检测法、涡流检测法、漏磁检测法和超声波漏磁组合式检测法等无损检测技术在油管在线检测设备中的应用,对这些检测技术的原理和技术关键做了较详细的分析。指出各种检测方法都有各自的优缺点,应同时考虑油管的质量指标及检测设备的性能,并结合实际经济情况来选用在线检测设备。

便携式中波近红外光谱仪在线无损检测生鲜猪肉胆固醇

应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明:通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative,SG 1st D)、SG平滑(savitzky-golay smoothing,SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下:校正集相关系数(Rc)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration,SEC)=2.5607,验证集相关系数(Rp)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction,SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor,PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation,RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction,RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value,PV)与参比值(reference value,RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p>0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50~70mg·(100g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。

基于图像处理-深度学习的孵前种鸭蛋外部品质在线无损检测

种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处理和深度学习的种鸭蛋外部品质检测系统。在传送轨道上获取种鸭蛋的透射图像后,选取多张鸭蛋图像中的最大长轴计算形状特征,通过交错值衡量大小头相似度;在伽马变换平衡图像颜色后,使用HSV分割提取脏污特征图来计算脏污面积;采用自适应阈值分割和脏污特征图掩膜对图像样本数据进行预处理,搭建裂纹识别网络CrackNet来识别脏污鸭蛋的裂纹。结果表明,该检测系统可计算种鸭蛋的大小、蛋形指数、脏污面积和大小头相似度,检测表面裂纹,计算所得长轴和蛋形指数的均方误差仅0.2202 mm^(2)和0.000058,CrackNet的裂纹识别准确率为98.03%,研究结果可为入孵前种鸭蛋的筛选工作提供技术支持。

水果内部品质在线无损检测输送装置设计

基于水果内部品质检测装置输送系统的研究与设计,阐述了近红外光的检测原理,在线检测的方法及整个检测装置中的输送原理等。该输送系统的输送流程和检测装置的设计在保证完成输送任务的前提下又克服了水果在检测时其尺寸对检测结果的影响,同时,不同的尺寸输送系统也加快了输送效率。

火车轮裂纹自动在线无损检测系统研究

火车轮作为火车的关键部位,铁道运输部门一直都非常重视火车轮裂纹检测及故障定位研究。自动在线无损检测系统是发现火车轮是否存在裂纹的有效手段,它可有效避免铁路行车事故。该文首先介绍自动在线无损检测系统的设计原理和方法,其次再介绍裂纹声波信号的特点,并根据裂纹声波的特点分析裂纹声波信号、介绍声波信号的识别方法,以准确判别火车轮裂纹声波,最后从自动在线无损检测系统的声发射原理简要介绍声发射信号的接收。

基于ECT的气固两相流颗粒浓度在线无损检测

颗粒浓度是描述气固两相流动状态的一个重要参数。推导了颗粒浓度与ECT传感器输出电容信号之间的关系,在此基础上开展了气固两相流颗粒浓度在线无损检测研究。在COMSOL+MATLAB环境下进行气固两相流颗粒浓度测量模拟实验,定量评估了图像法和电容法颗粒浓度测量精度。在循环湍动流化床冷模装置上进行了初步的颗粒浓度测量实验研究,实验结果显示,在200、300和400 mm床层测量高度处利用图像法测得的颗粒体积浓度值分别在0.26~0.75、0.09~0.33、0.04~0.31范围内上下波动,而电容法的颗粒体积浓度测量值波动范围为0.27~0.68、0.09~0.47、0.04~0.26。

无缝钢管常见缺陷分析及在线无损检测方法探讨

随着中国制造的快速的发展,无缝钢管的产量也在持续增长,对发展国民经济所起的作用日益突出。近几年,我国钢管行业陆续建成部分钢管机组,无缝钢管的质量问题日渐突出,且随着轧管生产技术的不断发展、进步,质量问题的表现形式与种类也出现了较大变化,因此,本文对无缝钢管常见缺陷、进行了详细分析,阐述了在线无损检测方法及其应用。

油气管道在线检测诊断技术与缺陷无损检测方法探讨

摘要：作为石油和气体的主要运输途径，油气管道有着十分广阔的发展前景。而在发展中，石油管道能否安全畅通的运输，成为运行中人们关注最多的一个问题。如何能够确保其正常的运行和发展、并在允许的范围内延长其寿命，我们就需要利用现有的技术，动态的对油气管道进行无损害检测，确保在第一时间内把问题解决，定期的进行维护。

便携式中波近红外光谱仪在线无损检测生鲜猪肉胆固醇

在过去很长一段时间,气相色谱法是检测肉及肉制品中胆固醇浓度的主要方法,然而随着时代的发展,这种方法由于存在工序繁琐、耗费时间较长、对产品破坏性较大等缺点,显然已经不适用于如今的生鲜猪肉胆固醇检测。便携式中波近红外光谱仪作为一种新兴技术,性能更好,优势和作用都比较明显,已经得到广泛的应用与推广。

设备在线整体无损探伤与部件寿命预测技术

简述了在线整体无损探伤要实现的目标；详细介绍了超声探伤的方法和步骤；提示了具有疲劳裂纹工件的残余寿命的评估公式和方法。

天然气管道在线无损检测技术

管道运输已成为石油天然气资源运输的主要方式,相对于公路和铁路运输,它具有运输量大、成本低、安全可靠的优势。磁粉无损检测、射线无损检测等作为目前最常用的无损检测技术,会随着相关领域的发展而逐渐完善,从而扩大无损检测技术的应用范围,更好地维护天然气管道的安全稳定运行。

电力系统用蓄电池在线无损检测与运行优化系统的设计探究

重点针对电力系统用蓄电池在线无损检测与运行优化系统的设计进行了详细的分析,以供参考。

非切割破坏法渗碳层深度在线检测设备及应用

传统渗碳层深度的检测都需要切割破坏零件制备金相试样,然后通过金相法或显微硬度法测试出渗碳层深度,虽然该类检测方法的试验结果比较准确但是成本高、效率低,很难跟上高效率流水线热处理生产设备对产品质量检测的节奏。该文主要介绍了某进口LD3000AF型硬度计用于渗碳层深度在线检测的测试原理、使用方法、辅助工装设计以及实际应用事例,证实该设备能准确无损地测试出渗碳零件的渗碳层深度,大大提高了日常生产的检测效率,同时降低了检测成本。

轨道伤损在线监测系统关键技术研究与实现

铁路与地铁承担着极其繁重的人员通行和货物运输任务,其运行封闭化,检修天窗期有限,工作环境恶劣,现有的管理、监控手段无法及时、全面地了解各关键部件的服役状态。文章提出了一种利用超声导波换能器向轨道内发射汉宁窗调制的特定频率脉冲信号,通过分析反射信号的等效特征,确定钢轨缺陷是否存在。经过多场景测试试验,验证该方法具有良好的效果。

采用热释电原理检测SF_(6)气体中CO体积分数的方法与应用

高压电气设备SF_(6)绝缘气室中的发热故障会导致从绝缘材料中析出CO气体,因此,SF_(6)绝缘气室中CO气体体积分数变化可作为判断绝缘气室发热故障程度的依据之一。文中研究采用热释电原理检测SF_(6)气体中CO体积分数的方法,并采用该方法设计开发一种CO热释电光谱传感器:采用折叠光程,理论检出限为1.99μL/L。采用该光谱传感器可实现高压电气设备SF_(6)绝缘气室发热故障的无损在线监测,也可将该光谱传感器取代CO电化学传感器安装在便携式仪器中以克服采用电化学传感器检测CO、H_(2)两种兼容气体并存时的交叉干扰,确保对CO、H_(2)的准确测量。

超声波技术在高压电缆挤包铝护套厚度检测中的应用

传统的铝护套厚度检测方法无法实现对生产过程中铝护套厚度异常变化的实时检测,为解决上述问题,文中提出可基于超声波技术对高压电缆护套厚度进行检测。首先,阐述了超声波测厚仪的测厚原理。然后,设定不同耦合剂和不同探头规格的组合进行超声波测厚试验,探讨耦合剂与探头规格对电缆挤包铝护套测厚的影响,用标准不确定度表明测量数据的使用价值和可信度;同时,通过超声波投运前后运行效果的对比试验,验证超声波技术在电缆铝护套无损在线检测中应用的可行性。结果表明,超声波测厚仪在高压电缆挤包铝护套的生产工艺中应用后,能够实时有效检测铝护套的厚度,也有助于防止因铝护套厚度不合格而导致电缆批量不合格。

管道超声导波检测技术进展

为了确保管道输送的安全,必须及时掌握管道的健康状态。多数工业管道为长距离埋地或架空管道,对其进行检测十分不便。超声导波技术作为一种能够实现长距离在线检测的新型无损检测技术,适用于这些场合。从基本原理出发,对管道超声导波检测中诸如导波模态选取、传感器类型、信号处理、缺陷识别定位、评价体系构建等关键问题的研究进展深入进行了探讨,并提出了构建基于物联网的在役管网智能检测系统的新理念。

近红外光谱式联合收割机谷物蛋白质含量检测系统设计

为了实现谷物联合收割机收获时实时在线检测谷物的蛋白质含量并记录采样地理位置信息,研发了一种基于近红外光谱原理的谷物蛋白质含量在线检测系统,系统主要由近红外光谱传感器模块、螺旋采样输送机构、控制模块、GPS/北斗定位模块、工控显现一体机等组成。谷物联合收割机近红外光谱式蛋白质含量在线检测系统工作时,当联合收割机出粮搅笼排出的谷物经过螺旋采样输送机构,采样机构的步进电机根据检测速率要求由控制器控制并间断进行谷物输送,控制器同时控制近红外光谱传感器在步进电机停止转动时进行光谱采样,谷物的近红外光谱和GPS/北斗定位模块位置信号等数据由RS485总线传输至上位机。编制了近红外传感器和采样机构等的控制与数据处理分析软件,经谷物蛋白质含量预测模型处理后,将谷物蛋白质、采样位置信息等实时显示在终端上并保存。为了验证谷物蛋白质含量预测模型及在线检测系统的性能,开展了室内标定和田间系统动态测试试验,小麦蛋白质含量预测模型的决定系数R2为0.865,绝对误差范围为-0.96%~1.22%,相对误差范围在-7.30%~9.53%,预测标准差值为0.638%;水稻蛋白质含量预测模型的决定系数R^(2)为0.853,绝对误差范围为-0.60%~1.00%,相对误差范围为-8.47%~9.71%,预测标准差值为0.516%。系统田间测试试验表明,小麦蛋白质含量的最大相对误差为-6.69%,水稻蛋白质含量的最大相对误差为-8.02%,采样分析时间间隔对系统测试精度的影响不显著,系统稳定性和检测精度达到田间谷物蛋白质在线检测需要,为精准农业作业提供了科学依据。