模拟暗湿工况下煤矸混合体态势热敏图像精准辨识试验

煤矸井下智能分选作为智慧矿山建设的重要组成,可有效提升矿井资源绿色利用。现阶段可见光图像识别技术针对井下昏暗潮湿环境中煤矸混合体的辨识还有待完善。基于热红外成像技术和改进YOLOv5算法模型,提出了一种暗湿工况下煤矸混合态势热敏图像辨识方法。将YOLOv5模型的Neck部分改用加权双向特征金字塔(BiFPN)结构,通过多层次特征融合提高煤矸的辨识效率,采用CIOU函数作为损失函数,提升煤矸检测精准率;构建了煤矸混合体热敏采集试验平台,模拟了井下密闭空间低照度、高湿度、高风速环境,通过CLAHE与LAPLACE算子对红外摄像机所采集的热敏图像进行对比度增强和边缘强化预处理,以不同数据集、不同改进模块、不同算法模型等多个角度系统分析了煤矸混合体态势热敏图像辨识结果,探究了湿度变化对暗湿工况下煤矸识别准确率的影响规律。研究结果表明:预处理后的图像平均精准率较原始图像提升了1.7%,F-Measure值提升了6.9%;改进后的YOLOv5模型平均精度均值和F-Measure达到了80.2%和84.6%,高于经典模型的74.6%和79.7%,可有效提升煤矸热敏图像检测精度;环境相对湿度与识别准确率呈现先正相关,湿度达到一定阈值后负相关的变化规律。提出了热敏图像可准确识别昏暗潮湿密闭环境中的煤矸混合体,为实现井下暗湿工况煤矸混合态势精准辨识提供了科学依据。

热敏图像消退后再还原技术发明及其在影像医学中的应用研究

目的研究如何使消失的热敏图像资料还原再现,通过运用自己发明的热敏图文还原仪,使已消退的图像资料信息再次显示,探讨该技术的临床应用价值。方法通过对热敏型心电图记录资料从保存开始到图像信息消失的有效保存时间的长短将资料分为A、B、C三组,分别测定各组的显色温度后,以显色温度为基准,确定各组资料复原时所需要的还原温度,评价图像还原效果。结果三组比较,A图文保存时间最长,其显色温度最高,图像还原温度也最高;而C图文保存时间最短,其显色温度最低,图像还原温度也最低;图像保存时间的长短与显色温度的高低呈正相关。组间两两比较,对纸面烘烤3s,温度〈80℃时,各组纸面无变化,为无效温度;温度升高至80-100℃时,C组图像信息再现;100-20℃时,B组图像信息再现;120-150℃时,A组图像信息再现;各组图像信息均以反像形式显示,该温度为理想的还原温度。温度〉200℃时,各组纸面信息消失,纸质由棕色逐渐变为棕褐色并渐趋焦糊,为过高温度。结论热敏图像信息消褪后,采用热敏图像还原技术可使消褪的图像信息还原再现。

吹风比对燃汽轮机平板气膜冷却特性影响的实验研究

对不同吹风比条件下的典型单排孔冷却结构的平板气膜冷却特性进行了实验研究,对冷却孔下游的气膜冷却效率及换热系数分布规律进行了分析。实验在3个吹风比条件下进行,分别为0.5,1.0,1.5。实验中冷却孔直径的雷诺数ReD=13600。射流、主流的密度比通过温度控制保持在0.88。实验中采用热敏液晶技术用以获取冷却孔下游整个温度场分布信息,通过对实验数据进行分析,在吹风比0.5条件下冷却孔下游Y<10区域取得最优冷却效果;吹风比1.0条件下的冷却效果优于吹风比1.5条件下的冷却效果。气膜冷却条件下的换热系数分布和其对应的冷却效率分布基本相同。