预留检测孔的电杆及埋深段内表面裂缝无损检测方法

依据《国家电网公司十八项重大反事故措施》、《国家电网科技创新与技术改造发展规划》等文件精神,结合万州地区110kV输电线路门型杆,在2008年"冰灾"中所发生的电杆断裂、严重倾斜、倒塌事故,提出开发预留检测孔的新型电杆,利用视频装置(工业内窥镜)由检测孔实现对电杆基础埋深段内表面裂缝的无损检测,弥补安全检查不完整的现状,为输电线路运行管理人员提供线路检修维护依据,确保电杆输电线路的安全运行。

氨合成塔检测孔监控与处理技术的应用

针对合成氨装置氨合成塔检测孔发生的泄漏现状,系统论述从监护到最终处理的有效过程,提出氨合成塔检测孔监控与处理的应用技术。

三坐标测量机检测孔位置尺寸的不确定度分析

本文通过对采用三坐标测量机对样板中的加工孔的位置尺寸测量阐述,同时对三坐标测量机的测量结果示值误差的不确定度进行分析评定,使其结果包含测量值和测量不确定度,提高了测量结果的可信度。

基于深度学习的轻量化炮孔智能检测方法

在隧道(巷道)钻爆法施工过程中,智能装药可以取代人工作业,减少装药作业中危险事故的发生。然而,隧道中光线条件差、炮孔目标小和掌子面裂隙等因素会造成智能装药时炮孔的错检和漏检,同时车载计算机有限的算力也是制约炮孔识别大模型使用的难点。MCIW-2深度学习模型,可以解决在隧道掘进作业环境中的高精度炮孔检测和实时性部署问题。模型根据采集到的炮孔图像尺寸特征采取自适应锚框聚类算法优化检测框的长宽比尺寸参数;采用了具有动态非单调聚焦机制的损失函数WIoU(Wise Intersection over Union),通过优化边框回归的损失应对低质量炮孔图片的挑战实现了高精度检测;采用了MobileNetv3-Small网络与CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制构建了主干网络结构,减少了模型参数保证了检测准确率,满足车载设备的轻量化部署需求。经实验证明,MCIW-2模型在炮孔识别精确率方面达到了96.18%,检测速度达到了59 fps。与基准YOLO(You Only Look Once)系列目标检测模型文件最小的模型相比,所构建的轻量化炮孔智能检测模型减小了75.86%,模型文件仅为2.80 Mb,优于YOLO系列的基准目标检测模型。使用MCIW-2深度学习模型对工作面现场视频进行测试,实现了快速、精确地检测炮孔,测试结果表明,该模型适用于智能装药工程的轻量化部署需求,具有良好的适应性,在综合性能方面具有显著优势。

集成视觉显著性和群决策的航空零件孔特征检测

为了实现复杂环境下航空零件孔特征的高效高精度检测,提出了一种集成视觉显著性和群决策的检测方法。在经典FT显著性检测算法中引入图像增强步骤,并为每个像素赋予以最大显著区域中心为参考的权重,使用改进后的方法对图像进行孔区域分割。设计具有多尺度多结构元素的新型数学形态学边缘检测算法,结合轮廓细化算法对孔区域进行轮廓提取。最后,利用Meanshift算法寻找轮廓点的圆心位置,建立新的基于群决策的圆半径计算模型,获得孔特征的关键几何参数。结果表明:改进的视觉显著性特征检测算法能够生成更加突显孔特征的全分辨率显著图;新型数学形态学边缘检测算法能获得简化且可靠的轮廓点;该方法在不均匀光照、各类孔缺陷和孔内壁干扰等条件下均显示出较好的稳定性;即使在噪声密度高达30%时仍能成功完成孔检测,且圆心坐标和半径的误差均小于0.012 mm;平均检测时间仅为0.236 s。该方法能够在复杂环境下对航空零件孔特征进行准确、稳定的检测。

开孔剂对慢回弹聚氨酯泡沫开孔性的影响及检测方法对比研究

将开孔剂KY1216、BDM-5、1900H以不同用量应用于慢回弹聚氨酯泡沫配方中,采用传统吐泡法(TBM)、透气仪法(BM)、塌泡落差法(BCDM)对不同试样的开孔效果进行检测。结果表明,采用BCDM检测泡沫开孔性能时数据直观、判断准确、方便快捷,成本低,提高了开孔剂的检测效率,值得作为慢回弹开孔剂的高效检测方法推广和应用。

深孔光学检测技术及研究现状

深孔加工技术在制造领域被广泛应用。由于深孔内部空间有限,深孔检测存在困难,近年来光学检测方法得到关注,推动了深孔检测技术从人工检测向光学检测方向发展。本文阐述了现有深孔测量工具及存在的问题,总结了现有光学测量方法的测量原理、研究进展及优缺点,并提出了目前尚未解决的问题,最后对深孔检测方法的未来发展进行了展望。

大尺寸工件螺孔的机器视觉测量方法研究

基于3C产品外壳工件螺纹圆孔加工时通常采用角点定位的特点,利用线阵相机采集子图像的连续性,提出基于直线特征和圆特征定位的螺纹圆孔位置尺寸测量方法。基于拟合法改进的Hough直线定位方法和基于乘同余法改进Hough变换圆形检测方法,实现3C外壳工件图像边缘定位及螺纹圆孔的圆心坐标提取及直径尺寸测量;基于图像的连续性,采用子图像逐一检测,相邻子图像起始像素累加的方式,实现大尺寸图像螺纹圆孔尺寸全局检测。上述方法最终实现大尺寸3C外壳工件螺纹圆孔的位置尺寸测量精度为±0.2220mm和孔径大小测量±0.0904mm,单工件检测耗时为33.737s。

基于优化SSD-MobileNetV2的煤矿井下锚孔检测方法

为进一步提高煤矿井下打锚技术的自动化水平和安全性,提出了煤矿井下钢带锚孔自动检测方法。选取兼具检测精度与速度的SSD算法作为检测网络,以轻量化MobileNetV2为骨干特征提取网络建立了锚孔检测模型。针对煤矿井下钢带锚孔目标小、不易检测的问题,优化了先验框的设置,使得先验框进一步与有效感受野匹配,提高识别精度。该锚孔检测模型对于自建数据集中的锚孔目标识别准确率为94.24%,AP达94.08%,取得了较好的检测效果;检测速度可达84.73帧/s;模型大小仅为14.3 MB。模型经TensorRT优化并部署于NVIDIA Jetson Xavier NX硬件平台上,验证了模型的可应用性。

基于纳米孔读取的DNA存储发展与展望

现代社会正处于数据爆炸的时代,全球对数据存储的需求已经远远超过了已有的存储能力。DNA是一种天然的遗传信息载体,可实现稳定、高效、低功耗的数据存储。目前的DNA存储过程主要分为6个环节:编码、写入、保存、检索、读取、解码。纳米孔测序技术被广泛应用于读取DNA中所存储的信息。该文系统性地介绍了纳米孔分子检测技术的原理和发展历史,及其在DNA存储中的应用。此外,该文总结了机器学习在纳米孔检测技术中的应用,着重介绍了结合机器学习的新型纳米孔检测技术。该文为纳米孔检测技术的发展提供了新方向,也为新型实用化DNA存储系统的发展奠定了基础。

地下连续墙接头检测施工方法研究

地下连续墙接头检测是保障接头施工质量的重要步骤,应运用有效方法加强检测。文章简要分析了地下连续墙常见接头施工形式,介绍了跨孔雷达检测、声呐渗流检测、分布式光纤温度感测等检测施工方法,并围绕现有接头检测施工问题,通过严控接头材料质量、优选配套防水接头、规范接头冲洗步骤等策略,进一步改进接头检测施工计划的可行性。

基于机器视觉与深度学习的孔质量检测

随着机器人自动制孔设备在飞机装配生产中的推广应用,制孔质量和效率获得提高,传统的人工检验方式难以跟上自动化、数字化生产的节奏,影响整体效率的提升。本文提出了一种孔质量检验系统方案,由机器人带测量末端执行器按预定的路径对大型工件上的孔进行图像采集,基于机器视觉和深度学习技术对孔位和孔径进行测量。算法首先对图像进行预处理,识别并拟合出孔对应的最大内切圆、拟合圆、最小外接圆以及被测区域的边界,采用深度学习建模精确测量孔径,计算孔位。精度评估和实际应用结果表明,本系统具有测量精度高、效率高等特点,满足飞机装配中孔质量检验要求。

基于线激光扫描和图像处理的基准孔检测技术研究

基于飞机大部件自动化制孔过程的需求,提出了一种基于线激光扫描和图像处理相结合的基准孔检测技术,用于解决机器人制孔前的自动基准检测问题。将线激光测得的三维点云坐标转化为二维灰度图,设计了边缘检测算法提取基准孔在二维图像中的边缘点,并将结果与经典边缘提取方法进行对比论证,再将这些边缘点转换回三维点云中,使用最小二乘法拟合计算出孔径和中心位置。针对边缘提取的坐标转换方法中将Z坐标转换为灰度值在一定程度体现了创新性,且该方法测量精度高,具有一定的应用价值。

基于改进Hough变换的针板孔边缘检测

研究改进随机Hough变换检测针板的安装孔和定位孔边缘,解决常规随机Hough变换检测时针板安装孔、定位孔和送布牙槽边缘相互干扰的问题.采用边缘分离法将针板上的各个孔边缘表示为链表,依照各链表的矩特征量剔除干扰.通过改进的随机Hough变换在各个分离的边缘中检测孔的存在,可以避免针板各个孔边缘之间的相互干扰.实验证明本方法不仅能够检测出针板上的各圆孔边缘,而且可以检测针板的外圆轮廓,可以实现针板孔的非接触测量.

基于ARM920T模块的深孔表面多点粗糙度自动检测装置

为实现深孔表面多母线粗糙度的检测，研制了一种便携式表面粗糙度自动检测装置。借助以ARM920T为核心的嵌入式模块，紧凑设计了对零部件深孔表面粗糙度实施多点自动检测的机电结构，给出了检测装置的整体结构、嵌入式模块硬件电路接口、多点粗糙度综合参数的描述与计算方法等。该检测装置可对口径为垂16～25mm，长度为120～180mm的内孔表面实施多达24条母线、512点的自动检测。实际测试验证，该检测装置的极限误差〈3％。

轮胎钉孔视觉检测系统设计

针对轮胎钉孔检测以手工或X光所造成的辐射强、定位不准的问题,设计以机器视觉技术辅助高压放电的检测系统,有效检测钉孔并准确定位。采用大津法(Otsu)完成灰度变换后的图像二值化,并通过跟踪特定颜色的对象跟踪器精确定位钉孔位置。经5组实际测试可准确地识别定位轮胎表面2.5mm及以上直径通孔,检出率达92%。

基于曲率滤波和反向P-M电动车充电孔检测方法

为了解决电动车人工充电作业的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了基于曲率滤波和反向P-M扩散的电动车充电孔检测与定位方法,该方法能够从充电座图像中精确高效地提取目标物充电孔的特征,实现机器人的自动化充电。针对图像信号受强电磁干扰,采用了具有噪点识别能力和边缘保持特性的曲率滤波法进行图像除噪;由于充电座图像背景复杂、亮度不均以及干扰项多,导致常规分割方法失效,故研究了反向P-M扩散和BP神经网络(BPNN)相结合的分割方法。预处理图像经反向P-M扩散、差分运算、滤波及空洞填充得到P-M精确分割的连通域,再利用形态学击中算法,在P-M连通域中搜寻由BPNN粗略提取的连通域,从而得到精确的充电孔目标区域。最后,对所提出的方法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,并且检测速度、定位精度很好地满足充电机器人作业要求。

基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法

针对电动车辆人工充电环节的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了一种基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法。该方法能有效获取目标充电孔的有用特征,实现机器人的自动化充电。首先采用中值滤波去除强电磁噪声的干扰;然后提出了基于HSI颜色模型的二阶段图像检测方法,包括HSI模型变换、Hue分量阈值分割、形态学操作、Canny算子边缘检测、鲁棒性拟合等步骤,并以亚像素的高精度提取出目标充电孔特征;最后,采用HALCON软件对设计算法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,且定位精度满足机器人作业要求,运行时间约为1051.2 ms。

图像处理技术在透镜阵列孔板检测中的应用

透镜阵列广泛应用于光束波前测试中,对大尺寸光束的检测要求,产生了对波前进行全尺寸检测的大尺寸透镜阵列。为安装透镜阵列,其固定支架设计为多圆孔板,圆孔的位置将决定安装透镜的精度,需对其进行检测与评价。采用数字图像处理方法,通过对孔板图像的去噪、二值化、图形提取、中心定位等数字化处理,分析圆孔排布的精度,对透镜阵列的定标分析提供了依据。

深微孔导通状况的声波导检测技术

通过建立深微孔的声波导数学模型,确定出相应的声学边界条件,利用多物理场耦合软件建立有限元模型,分析阻塞物在孔径向的尺度对导波传输的影响特性,得到孔输出导波的强度随阻塞量增大而减小的规律,同时对阻塞物在孔内不同轴向位置对导波传输的影响特行进行分析,得出阻塞物位置对导波的传输影响较小,相对变动量小于5%这一结论。利用镍合金管模拟深微孔进行堵塞检测实验,对实验数据的处理结果表明,随着内孔堵塞量的增加,接收到的导波幅度将越来越低,这一结论一致于理论分析,从而验证了该检测技术的可行性,为其走向在线应用提供了支持。