基于深度学习的液氯罐车射线图像缺陷自动识别研究

由于液氯罐车射线图像可能包含多种不同类型的缺陷,并且每种缺陷在图像中的表现形式也可能存在较大的差异,导致识别各类缺陷个数较低的现象。针对上述现象,提出基于深度学习的液氯罐车射线图像缺陷自动识别研究。对液氯罐车射线图像进行预处理,消除噪声、增强图像特征,对深度学习模型中的卷积层、池化层、全连接层以及分类器进行设计,建立液氯罐车射线图像缺陷识别模型,对模型进行训练,采用前向传播算法计算模型的输出,利用反向传播算法逐层回溯误差,优化模型的权重参数,采用自适应学习策略,迭代训练,实现液氯罐车射线图像缺陷的自动识别。实验结果表明,研究方法能够有效识别出液氯罐车射线图像中的多种缺陷形式,识别各类缺陷个数较高。

一种基于超声检测图像的缺陷自动识别算法

传统探伤都是通过大量的人力对探伤图逐一判断,探伤效率低下,正确率不高。本文针对探伤A超图像序列提出了一种自动识别探伤的算法。通过分析探伤图像,首先对原图进行k-means聚类的分割,得到带有虚景的探伤声波图像。为了抑制虚警,得到完整的声波图像,本文使用了投影算法,并取得了很好的效果。最后在得到的声波图像上进行底波和缺陷波的检测,实现缺陷的自动识别。实验表明,本文提出的方法具有很高的准确率。

基于ESPI技术的物体缺陷自动识别技术

电子散斑干涉技术是变形和缺陷检测的重要技术方法,具有非接触、动态特性好、灵敏度高等优点。在缺陷检测中,以变形为载体,通过变形分布上的异常判别缺陷是否存在和大致位置。在这个过程中,如何摆脱人的主观判断,实现缺陷的自动识别,一直是一个技术难点。本文以实现缺陷自动识别为目标,探讨了电子散斑干涉技术的物体缺陷识别技术。总结了ESPI实现系统和变形测量的主要算法,包括时域相移干涉仪中算法、空域载波相移干涉仪中算法及空域相移干涉仪中算法,分析了各自的特点并进行了归类。描述了变形与缺陷之间的关系。讨论和总结了缺陷的时域识别方法和空域识别方法。分析了基于变形梯度的缺陷识别方法,并进行了改进。改进的方法引入了调节因子,提高了缺陷区与非缺陷区之间的界限,从而提高了该方法的缺陷识别能力。

聚乙烯电熔接头超声相控阵检测缺陷自动识别方法

分析了金属电阻丝成像机理与识别方法,建立了聚乙烯电熔接头缺陷形态特征与超声图谱之间的对应关系。基于数学方法定量表征了缺陷的参数,提出一种缺陷自动识别的方法,并设计了相应软件。通过对大量带未知缺陷的接头的检测、识别和解剖,验证了所提出的缺陷自动识别方法的有效性。结果表明,该方法对含多种缺陷的接头识别准确率达93.9%,对含有单一缺陷的接头识别准确率达100%。

基于激光点云数据的排水管道形变类缺陷定量检测技术

排水管道变形和起伏是常见的管道结构性缺陷,而管道CCTV(Closed Circuit Television)检测成果由于无法得到准确的管道三维空间参数,在人工缺陷判读时,常常出现漏判和误判情况。为此,本文提出了基于激光点云数据的管道变形类缺陷自动化识别方法,通过计算管道点云截面拟合椭圆相关信息,给出了管道变形缺陷表征参数和基于随机一致性抽样的管道起伏表征参数计算方法。实证结果表明,该方法可以准确得到管道变形和起伏缺陷的位置、等级及长度等关键信息,且在管道变形缺陷识别的准确率上优于人工CCTV缺陷判读。本研究表明,相比于传统的CCTV检测,三维激光检测成果在管道缺陷定量化检测方面具有检测精度高、数字化应用强等优势,具有良好的三维可视化及自动化处理发展前景。本研究实现了管道变形和起伏缺陷的三维激光定量检测,进一步地,可构建更全面的管道缺陷三维激光点云特征参数,实现全类型缺陷管道三维激光自动化检测与评估。

无损检测技术在航空发动机叶片故障自动检测中的应用

针对航空发动机叶片复杂的失效机理和精准快速检测的需求,研究了无损检测技术在叶片缺陷自动识别中的应用。通过综合选择超声检测与涡流检测方法,优化多传感器阵列布置,集成深度学习、数字孪生等智能算法,构建了航空发动机叶片自动化无损检测系统。攻克了高灵敏传感器设计、自适应聚焦成像、智能缺陷识别等关键技术,实现了叶片亚毫米级微小缺陷的快速准确检出。研究表明,该系统的检测灵敏度较传统方法有明显提高,为保障航空发动机安全可靠运行提供了重要支撑。

地图数据缺陷识别规则表达模型

地图数据缺陷识别规则是缺陷自动识别的基础，影响着缺陷自动识别的查全率和查准率。本文对地图数据缺陷自动识别规则进行了系统的研究，论述了地图数据缺陷识别规则建立的依据；以空间关系冲突检测规则为例，分析了现有缺陷自动识别规则研究中存在的不足；研究了地图数据缺陷识别规则的表达形式和测试条件，提出了地图数据缺陷自动识别规则表达的五元组模型，并论述了该模型的特点；基于五元组模型建立了水系与等高线要素的空间关系缺陷识别规则。

基于三维成像的相控阵超声自动分析技术

利用基于体绘制算法的三维成像方法,对相控阵超声原始检测数据进行三维重建;同时,在三维模型中基于聚类算法进行相关显示信号的识别,并根据标准要求进行测量和评判。设计了对接焊缝试块,利用试块数据对该成像方法进行了试验验证。试验结果表明,设计的自动分析系统能够直观显示缺陷的成像效果,响应速度快,识别及测量准确度高,相较于人工分析效率提升了3倍以上。

红外热成像及图像处理技术在建筑物缺陷检测方面的应用

红外成像技术采用非接触式检测方法,对结构表面进行实时、快速大面积扫描探测,作为无损探测领域一项新的技术在建筑工程中得到越来越广泛的应用。但是,这种检测技术的一个重要问题是受到环境条件的约束,使得缺陷部位显示不明显,通过图像处理等手段使得建筑缺陷突出,并能自动计算出缺陷部位的面积;实验和现场取样检测表明,该检测方法具有非接触大面积检测、响应速度快、检测精度高、自动化程度高和对环境要求低等优点。

无人机全自主巡检系统在水电站的应用探讨

当前无人机用于水电站的巡检仍需要人工现场操控,无法实现真正的"无人"。提出了无人机全自主巡检解决方案,即通过引入无人机自动机场,进行飞控系统开发,研发充电无人机智能控制分析平台、微气象环境分析、无人机巡检数据视觉识别技术、机器自主学习技术进行缺陷识别,可实现后方一键式巡检。针对特殊情况及突发事件,无人机能快速进行巡检,为管理人员提供建筑物的事故隐患和故障先兆的有关数据,可有效降低人员工作强度,提高巡检作业和管理的智能化、自动化水平。

多源复合型弹药无损检测系统设计

针对弹药内部损伤特征差别较大,难以使用一种射线源成像进行无损探伤的问题,提出了一种双焦点射线源融合成像方法和系统。介绍了系统总体结构组成和软硬件设计方案,同步控制电路对两种射线源进行集中控制和焦点切换,智能控制终端对多自由度机械操作平台全方位操控,超声波自动测距装置对焦距进行精准调整。图像采集处理软件采用基于曲波变换的自适应图像增强方法,对常规焦点和微焦点射线图像进行增强和匹配;利用缺陷图像自动识别算法实现缺陷的智能辅助识别。应用结果表明,该系统对弹药内部不同部位、不同尺寸的损伤均具有很好的成像检出效果。

基于C扫描图像的相控阵超声检测数据自动分析技术研究

大型铸锻件晶粒粗糙、衰减大,夹渣、偏析等缺陷较多,导致铸锻件缺陷的检测难度相对较大。目前,常用相控阵超声C扫描技术进行铸锻件的检测。本文针对人工判读数据难度高、效率低等问题,依据相控阵超声C扫描技术的原理,构建了铸锻件相控阵超声检测数据自动分析系统。设计了一种基于体绘制算法的三维成像方法和基于种子填充算法等图像处理算法的C扫描数据自动分析方法,以便于对铸锻件内部不连续信号进行自动分析。最后用多组艉轴管检测项目的数据进行了试验验证,结果表明设计的自动分析系统能够直观显示成像效果,响应速度快,识别准确度高,相较于人工分析提升了10倍以上的效率。