基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。

基于图像纹理特征的炮膛疵病检测方法

为实现炮膛疵病的自动识别,提出提取炮膛疵病图像的纹理特征的方法。对若干类炮膛疵病特点进行分析,引用灰度共生三角阵的概念和灰度共生矩阵的熵、能量、对比度、相关度4个特征参量,提取图像的纹理特征。实验结果表明,该方法是有效的,能缩短计算时间,并充分反映图像的灰度空间信息。

炮膛疵病图像的去噪研究

针对疵病图像的去噪问题,应用Curvelet变换对图像进行分解,得出噪声分布的特点;分析了软、硬阈值和连续阈值量化方法的优缺点。在此基础上,提出了疵病图像去噪的方法:对图像做Curvelet变换,得到一系列系数,将最高层系数置零,其他层系数进行连续阈值量化。实验结果表明,与其他方法相比,本文方法不仅可以有效去除图像中的噪声,而且图像的细节得到了很好的保护,说明了该方法的优越性。

火炮身管内膛疵病检测现状与展望

简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性，详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法，分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望，指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路，提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行，为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。

火炮身管静态参数测量系统设计

针对目前火炮身管静态参数测量中存在的问题,发明了轴向运动精度达万分之五和周向运动精度达0.1°的口径自适应机械公共平台,设计了双MCU控制的硬件公共平台和模块化的软件公共平台,结合可实现疵病全参数测量的疵病检测模块可使疵病长度和深度的测量精度达0.1mm;与利用高精度光栅副设计的内径测量模块结合可使内径参数测量精度达0.0002mm;与其他测量模块结合即可完成其他各种参数的高精度测量。与其他同类系统比较,该测量系统结构紧凑轻便,使用操作方便,具有测量精度高,定位准确,可扩展性好,可靠性高,可维护性好,适合火炮全寿命过程检测应用的特点。

基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究

支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。

基于Contourlet变换的火炮内膛疵病分割方法

对火炮内膛图像进行有效的疵病分割是内膛疵病识别的重要步骤。针对火炮身管导气孑L疵病的分割进行研究，提出基于Contourlet变换的火炮内膛疵病分割方法。通过对内膛图像Contourlet变换高低频系数的调整，在排除导气孔自身结构的影响下，提取出疵病的边缘，并结合形态学处理，实现导气孔疵病的分割。实验结果表明，该方法内膛疵病分割准确，抗噪能力强，适用于火炮内膛疵病分割。

基于功率-幅值谱的炮膛疵病图像识别

在基于机器视觉的炮膛疵病检测中,针对计算机不能以"目标分割-特征提取-特征分析-判定"的经典思路实现疵病图像识别的难题,采用二次谱分析方法从图像全局性特点中挖掘疵病的信息。定义图像二次谱为"图像功率谱的对数幅值谱",提取其亮线长宽比以及谱图能量均值、能量方差和能量矩4个参量来分析炮膛图像中是否存在疵病。通过实验验证了参量的有效性。

减振镗杆镗削CFRP制件的试验研究

针对碳纤维增强复合材料(CFRP)制件深孔镗削加工,设计了一种动力减振镗杆,通过镗削试验研究了减振镗杆镗削CFRP内孔时切削力随背吃刀量、切削速度和进给量的变化关系,并分析了切削参数对表面加工质量的影响。试验结果表明:三个方向的切削力均随背吃刀量与进给量的增加而增大,轴向力和径向力随着切削速度的增加而增大,切向力则随着切削速度的增加出现先增大后减小的趋势;加工表面主要缺陷为凹坑和沟痕,凹坑随着切削速度和进给量的增加而减少,沟痕随着进给量的增加而增加。根据试验结果得出了减振镗杆镗削CFRP的较为合理的切削参数。

奥氏体不锈钢中径管焊缝超声爬波探伤

为了有效解决传统超声波横波无法检测奥氏体不锈钢的问题,研制开发了超声爬波探头和对比试块。使用超声爬波技术对奥氏体中径管焊缝进行了全面检测,并对其性能进行验证。结果证明,采用超声爬波技术能有效检测出壁厚不大于18mm的奥氏体中径管焊缝缺陷,可以作为奥氏体中径管焊缝的一种检测方法。

某近海工程冲孔灌注桩事故分析与处理

通过对某近海工程桩基缺陷的处理过程的阐述,着重分析了桩基缺陷产生的原因,并根据桩基缺陷成因,介绍了相应的处理方法;同时对补强施工工艺做了详细的阐述。

薄壁中管焊口超声波探伤方法的研究

文章通过对薄壁中管焊口 (包括管座角焊缝和对接焊缝 )超声波探伤的研究 ,总结出适用于薄壁中管焊口超声波的探伤方法 ,对保障电力工程质量和发电机组安全稳定运行 ,消除设备隐患 。

基于灰度共生三角阵的炮膛图像分析

为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题，引入了灰度共生三角阵（Grey Level Co-occurrence Triangular Matrix，GLCTM）的方法。通过对炮膛样本图像GLCTM特征参量的计算与分析，确定了GLCTM的参数；根据特征参量的相关性分析结果，选择了其中7个作为炮膛图像的特征参量。样本图像的实验结果表明，炮膛图像的GLCTM特征参量取值与图像灰度的直观特点之间存在对应关系。

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明:该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。