基于图像识别的光纤陶瓷插芯表面裂痕检测装置设计与实现

针对光纤陶瓷插芯次品中有裂痕的问题,研制出一种基于图像识别的光纤陶瓷插芯表面裂痕检测装置,能够在节省人工成本的同时达到高灵敏度和高健壮性。首先介绍这种检测装置的系统硬件设计和软件设计,描述图像处理识别光纤陶瓷插芯裂痕的基本方法;其次用工业相机对光纤陶瓷插芯表面进行图像实时采集,运用图像处理识别算法进行最优化设计;最后通过实验来验证该裂痕检测识别方法的可行性。实验结果表明:工业相机可以清晰采集光纤陶瓷插芯表面的裂痕,通过把采集的图像实时传送至计算机,计算机运用图像处理识别算法可以准确检测出光纤陶瓷插芯表面的裂痕。

基于YOLOv 3与注意力机制的桥梁表面裂痕检测算法

为了实现桥梁表面裂痕的快速准确检测和及时修复,在目标检测网络YOLOv3的基础上,结合深度可分离卷积与注意力机制,提出实时检测桥梁表面裂痕的轻量级目标检测网络.使用深度可分离卷积操作替换YOLOv3的标准卷积操作,达到降低网络参数量的目的.同时为了解决深度可分离卷积操作带来的网络精度下降的问题,引入MobileNet v2的反转残差块.卷积块注意力模块同时关注图像的通道注意力和空间注意力,较好地进行特征的自适应学习.实验表明,文中算法可实现对桥梁表面裂痕的实时检测.相比YOLOv3,具有更高的检测精度和检测速度.

基于连通域筛选和腐蚀重构的钢材裂痕检测

为实现自动准确的检测带有裂痕的不合格钢材产品,提出了一种基于连通域筛选和腐蚀重构的方法。首先运用均值滤波对样品图像去噪,然后将去噪后的图像二值化以提取目标特征,进而采用了连通域筛选法和腐蚀重构法滤除伪特征,前者通过标记图像信息,选出满足大小的连通区域来实现特征提取,后者则先通过腐蚀算法去掉大部分伪特征,再通过重构算法恢复部分特征信息。针对不同样品进行检测试验,达到了预期效果,证明了该方法的有效性。

基于改进的R-FCN带纹理透明塑料裂痕检测

为了解决利用传统的机器学习方法来检测带纹理透明塑料裂痕的检测精度和识别率不高的问题,提出一种改进的基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)检测方法,通过对R-FCN中的残差网络(Residual Network,ResNet)特征提取网络进行混合尺度感受野融合处理,弥补了原网络对微小裂痕敏感度不高的缺点。实验表明,改进后的R-FCN检测方法的裂痕检测精度比基于传统机器学习支持向量机(Support Vector Machine,SVM)检测方法的裂痕检测准确率高20%左右,比未改进的R-FCN检测方法的检测准确率高8%,证明了该方法的有效性。

汽轮机叶片裂痕检测机器人控制系统的设计

为实现对汽轮机叶片进行自动化磁粉探伤裂痕检测的工作,设计一种基于树莓派的裂痕检测微型机器人控制系统。该系统采用树莓派ZeroW作为微处理器,搭载硬件模块实现裂痕检测功能。机器人内部与前端搭载摄像头,实现汽轮机叶片裂痕图像的采集与视频监控定位导航。上位机与下位机之间通过TCP协议实现远程控制与图像传输,使得机器人可以远程进行磁粉探伤裂痕检测工作。经试验验证,该控制系统运行稳定,采集的裂痕图像清晰准确,图像传输效果良好,在汽轮机叶片裂痕无人检测方面具有一定的实用性。

高精密零件图像的缺陷裂痕检测仿真分析

针对高精度零件缺陷裂痕形成的区域不同,图像背景区又容易受到光照等多种因素的干扰,使得缺陷裂痕区与非缺陷区之间存在较强的关联性。上述关联对缺陷特特有特征形成粘连干扰,传统的检测方法在干扰下会形成模糊区域,无法对缺陷裂痕区域和非缺陷区域进行准确分割,导致检测精确度低的问题。提出改进B样条小波算法的高精密零件图像的缺陷裂痕检测方法。针对高精密零件图像直方图多峰的结构特点,利用分块白适应模糊集增强方法提升零件缺陷裂痕区和背景区的对比度,引入B样条小波算法实现零件的缺陷裂痕区域和背景区域的分割,计算分割后高精密零件图像连通区域的尺寸特征,并对高精密零件图像的缺陷裂痕进行判断。仿真结果证明,改进B样条小波算法的图像的缺陷裂痕检测方法检测精确度高,适应性好。

高速公路路面裂痕检测方法

在高速公路裂痕图像检测过程中,采集到的路面裂痕图像容易出现模糊,且路面裂痕本身具有裂痕特征不明显、杂质干扰大等特点,需要开发一种高效的方法进行路面裂痕自动检测工作。根据路面实际裂痕像素灰度值比背景灰度值低的原理,对路面进行拍照,将得到的图像进行灰度化处理,进行自适应阈值化和二值化,呈现出比较清晰的黑白图像。将上述的黑白图像经膨胀、降噪后,使用open CV获取轮廓拓扑信息。实验证明,新提出的方法在处理速度和检测准确性方面能够满足实际需要,能实时、自动检测出模糊图像的裂痕。

管道内裂痕检测及清洁消毒系统

目前,我国管道在农业、工业、城市等领域的运输发挥着重要的作用,管道大多数埋藏于地底下,常常会因各种环境因素的影响使得管道产生清淤、生锈、发生裂痕、细菌病毒滋生传播等,而对于管道的检测修复,目前我国管线检测技术依然存在着一定的问题,现有管道检测的方法都难以直观的反映管道内部情况,不能对管道部的受损锈蚀情况做出直观的展示,影响对管道修复与维护工作的判断,以及无法对对管道进行清洁、消毒,使得管道成为细菌病毒滋生传播。

激光声表面波检测黏弹性平板裂痕有限元模拟

基于平面应变理论和频域动力学平衡方程,在频域中建立黏弹性平板表面激光激发声表面波的有限元数值模型.在分析材料的黏性特征对Rayleigh波传播特征影响的基础上,模拟了Ray-leigh波在黏弹性平板表面裂痕处发生的声波反射及模态转换的过程,进而计算了表面裂痕的位置及深度.模拟结果表明,激光Rayleigh波通过表面裂痕发生了明显的反射,并相继产生了两个反射Rayleigh波RR及RS,通过研究反射Rayleigh波RR及RS产生的物理机理,可以判定其表面裂痕的位置及深度,从而为定量检测黏弹性材料表面的缺陷提供理论依据.

基于改进极限学习机的透明塑料裂痕检测

针对透明塑料中微小裂痕难以检测的问题,提出了基于改进的极限学习机算法的检测方法,采用卷积神经网络以组建特征提取器;同时,采用基于狮群算法优化的改进极限学习机算法以构建分类器。在改进极限学习机算法中,狮群算法被用于优化隐含层神经元和输入层神经元之间的权重矩阵,提高了透明塑料微小裂痕检测实验中的识别率。

基于HOG特征与二维Gabor小波变换的高铁接触网支撑装置耳片断裂故障检测

针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂故障难以检测的问题,提出一种HOG(histogram of oriented gradients,梯度方向直方图)特征与二维Gabor小波相结合的图像检测方法。为实现旋转双耳在待检测图像中的定位,利用其正负样本的HOG特征对线性SVM分类器进行训练,对检测窗口内是否包含旋转双耳进行判别。为实现耳片断裂故障的可靠诊断,利用二维Gabor小波变换能量值对图像中的边缘信息进行筛选,进而对耳片断裂故障引起的故障裂痕进行识别。实验结果表明,本文提出的方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别发生耳片断裂故障的旋转双耳部件,检测结果不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,具有较高的使用价值。

基于视频检测的带式输送机纵撕保护系统

针对选煤厂带式输送机现有防纵撕保护装置存在的"单点"判别局限性和误动作率比较高的问题,基于纵撕发生时的情况,研发了一种综合带式输送机上带面的带宽检测、下带面的异物检测以及侧带面的裂痕检测的纵撕保护系统。该系统主要利用深度学习模型YOLOv3和基于历史高斯统计模型分别实现带宽检测、异物检测和裂痕检测。将3者检测结果进行综合逻辑判断获取判断结果,当判断结果为纵撕裂故障时,直接进行实时报警和联动控制。在神东公司上湾选煤厂218带式输送机应用结果表明:该系统简单易用,模型准确率和实时性满足要求,解决了现有防纵撕保护装置存在的"单点"判别局限性和误动作率比较高的问题,减少了误动作引起的停机时间,延长了设备运行时间,提高了工作效率。

基于改进YOLOv7算法的风机塔筒系统故障识别系统

塔筒系统(含塔筒、螺栓)是风电机组正常运行的重要基础部件,因此,对其可能存在的裂痕等安全隐患进行准确识别至关重要。然而,由于裂痕的表征不明显、辨识度低、对比度差等问题,在实际操作中带来了一定的困难。为了解决这个问题,本文提出了一种基于YOLO系列算法改进的YOLOv7-SEAttention算法模型。然后,将这种改进后的模型与Faster R-CNN,RFCN,SSD,YOLOv5,YOLOv7等多种算法模型进行了对比,并对改进算法模型的查全率(Recall)、查准率(Precision)、平均精度(Average Precision)进行了综合评价。改进后的YOLOv7-SEAttention模型在塔筒系统的表面裂痕检测上表现出了显著的优势。相比于原始的YOLOv7以及其他算法模型,它在塔筒裂痕检测方面平均精度(AP)提高了2.6%,达到了83.7%;在螺栓裂痕检测方面平均精度提高了4%,达到了84.3%。结果表明,本文改进的模型能更精准检测塔筒系统表面裂痕。

一种基于扩散方程的指纹方向场提取方法

方向场估计是指纹识别过程中非常重要的步骤。传统方向场提取算法存在着3个较为严重的问题:指纹质量较低时,无法获得满意的结果;无法在背景区域获得可靠的方向场;基于模型的方法,如Legendre模型或FOMFE模型,在奇异区域会产生较大偏差。针对这些问题,该文改进了基于复数滤波的质量评价方向,并提出了一种融入指纹质量的扩散方程来提取指纹方向场。为了验证算法的有效性,在各种质量的指纹图像上进行了实验。实验结果表明:无论是低质量还是高质量指纹图像,基于扩散方程模型的方向场提取算法都能获得准确的指纹方向场。