对接焊缝近表面缺陷超声TOFD检测自动化识别方法研究

针对超声衍射时差法(TOFD)检测图像的近表面缺陷衍射波易与直通波混叠的特点,提出一种对接焊缝近表面缺陷自动化识别方法。为了准确定位缺陷位置,开展图像处理相关技术的研究,完成图像消噪和直通波矫直处理,在此基础上利用灰度分布统计法消除与近表面缺陷波重叠的直通波,并利用图像分割算法提取出超声TOFD检测图像中的焊缝缺陷,从而实现对焊缝缺陷的自动化识别。为验证所提方法的可靠性,开展了相关的实验研究。实验结果表明,所提方法能够有效地解决超声TOFD检测近表面盲区问题,能够提取出检测图像中与直通波混叠的近表面缺陷。

基于EMB和路面自动识别的汽车ABS仿真

针对电子机械制动系统(EMB)车辆进行研究,给出了简化的车辆仿真模型和EMB制动器仿真模型,并结合路面识别技术为之设计了相应的ABS模糊PID控制器仿真模型。ABS制动控制器模型采用基于车轮最优滑移率的控制策略,最优滑移率由路面自动识别系统准实时的得出,ABS控制算法采用模糊PID控制,对EMB制动器进行滑移率S和制动压力F的闭环控制。仿真采用Matlab中的simulink工具箱建模,仿真结果证明路面识别系统能够正确识别路面并确定最优滑移率,基于EMB制动控制器的车辆的ABS控制器始终将制动过程滑移率控制在路面识别系统确定的最优滑移率附近。

基于AI的路面病害自动识别系统研发与应用

在日常养护路面病害识别方面,大多采用肉眼观测实际路面的方式,随着科技的发展,为降低劳动强度,发展为利用路面影像人工判读进行病害识别。无论怎样,人工用肉眼识别病害都存在漏检现象,准确率低,工作效率低。为解决此问题,以AI代替肉眼进行路面病害识别,并进行路面病害的可视化管理。基于AI的路面病害自动识别系统研发与应用,显著提升了路面病害识别效率,为路面病害自动化识别技术的发展做出了贡献,提高了养护管理科技水平。