基于距离感知的金属缺陷样本标签分配算法

针对金属表面缺陷检测模型在训练过程中正负样本分配时不考虑金属表面缺陷的宽高比、对目标分布的定位能力差等问题,提出了距离感知的动态标签分配(DDA)算法。DDA不改变原有检测模型的结构也不增加计算开支,根据真实框的几何特性提出新的距离损失计算范式,以优化宽高比悬殊的回归问题,将迭代过程中的回归偏移量解码为预测框坐标,最后计算预测框、锚框和真实框三者之间综合交并比信息,动态地选择正负样本以提高训练精度。在武汉某钢厂冷轧带钢表面缺陷检测中进行了验证,并引入公开的热轧带钢表面缺陷数据集进行了泛化试验,检测效果均有显著改善,对金属表面质量规范有实际应用价值。

基于双流YOLOv4的金属表面缺陷检测方法

目前有许多学者使用深度学习进行表面缺陷检测研究,由于这些研究大都沿用主流目标检测算法的思路,注重高级语义特征,而忽视了低级语义信息(色彩、形状)对表面缺陷检测的重要性,因此导致缺陷检测效果不够理想。为解决上述问题,提出了一种金属表面缺陷检测网络——双流YOLOv4网络,骨干网络分成两个分支,输入分为高分辨率图像和低分辨率图像,浅分支负责从高分辨率图像中提取低级特征,深分支负责从低分辨率图像中提取高级特征,通过削减两分支的层数和通道数来减少模型总参数量;为了强化低级语义特征,提出了一种树形多尺度融合方法(Tree-structured Multi-scale Feature Fusion Me-thod,TMFF),并设计了一个结合极化自注意力机制和空间金字塔池化的特征融合模块(Feature Fusion Module with Polarized Self-Attention Mechanism and Spatial Pyramid Pooling,FFM-PSASPP)应用到TMFF中。在东北大学热轧带表面缺陷数据集NEU-DET、金属表面缺陷数据集GC10-DET和伊莱特电饭煲内胆缺陷数据集Enaiter的测试集上对所提算法进行了测试,测得的map@50结果分别为0.80,0.66和0.57,相比大部分主流的用于缺陷检测的目标检测算法均有提升,且模型参数量仅为原YOLOv4的一半,速度与YOLOv4接近,可满足实际使用需求。

基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法研究进展

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研究进展。首先简述了基于传统图像处理的金具锈蚀缺陷检测流程;然后按照基于传统图像处理、深度学习方法概述了金具设备锈蚀缺陷检测,重点阐述了基于深度卷积神经网络的目标检测和语义分割算法在输电线路金具锈蚀缺陷检测中的应用;随后介绍了基于深度学习的金具锈蚀缺陷检测自建数据集以及性能评价指标;最后指出了基于深度学习的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法目前存在的问题,并对未来研究工作进行了展望。

基于平面线圈阵列的电动汽车无线充电金属异物检测方法研究

针对电动汽车无线充电,有效检测充电区域内的金属异物对保障电动汽车的充电安全和充电效率具有重要意义。因此,文中提出了一种基于平面线圈阵列的金属异物检测新方法。利用4×4结构的平面线圈阵列作为主要感测元件,结合电磁层析成像技术重建充电区域的电导率分布图像,对重建图像进行后处理获得金属异物的轮廓、位置和数量信息。有限元仿真与实物实验结果表明,此方法能有效检测数种常见金属异物。

电动汽车无线充电系统金属异物检测灵敏度优化方法

为提高电动汽车无线充电系统金属异物检测性能,提出1种检测线圈灵敏度优化方法。首先,建立金属异物介入矩形检测线圈的等效电磁模型,研究线圈的物理参数变化机理,得到不同尺寸金属异物引起的检测线圈参数变化理论公式;其次,分析多个线圈构型参数对检测线圈灵敏度的影响,结合无线充电实际工况优化检测线圈构型,通过电磁场仿真及实验证明了理论模型的准确性;最后,在3 kW无线充电系统中进行金属异物检测实验,结果表明:以优化后检测线圈为基础搭建的金属异物检测系统可以准确地检测到25 mm及以上尺寸的金属异物,并具有抗干扰能力。

无线电能传输系统异物检测技术研究综述

近几年,无线电能传输技术发展迅猛,使用过程中安全性要求越来越高。由于其结构上存在耦合气隙,在工作时不可避免地会介入异物。金属异物及生物体异物的介入使系统偏离正常工作点甚至引发安全事故,因此异物检测(FOD)技术受到广泛关注。该文首先系统地阐述当前国内外无线电能传输系统异物检测技术的相关标准,并进一步指出当前检测标准存在的问题;其次将目前涌现的异物检测技术划分为辅助线圈异物检测技术、系统参数异物检测技术和传感器异物检测技术三大类别,针对每一类技术,分别分析其基本原理、解决的技术问题及检测类别,并对比三类检测技术的特性;最后进一步指出异物检测技术亟待解决的问题,为异物检测技术未来的研究提供方向。

瞬变电磁法在地下金属物体探测中的应用

将瞬变电磁法应用于地下金属物体探测,采用进口小装置电磁线圈与自主研发的智能探测软件进行了探测,并通过实验证明该法的可行性。

电动汽车无线充电金属异物检测线圈电磁特性

在电动汽车无线充电系统中,为实现较大范围内对小型金属异物的有效检测,提出一种金属异物检测线圈电磁特性的分析方法.基于谐振电路在受到金属异物干扰后会产生失谐现象,论述金属异物检测的基本原理;分析检测线圈电磁特性的主要影响因素,给出将若干个PCB(Printed Circuit Board)型小线圈通过串并联构成线圈组的线圈设计方案;用Maxwell软件仿真分析金属异物进入检测线圈上方对线圈磁场的影响,得到不同的线圈结构参数和线圈连接方式对检测线圈电磁特性的影响规律;在无线充电环境下,用检测线圈组的感应特性仿真实例验证所提出的检测线圈组设计方案的可行性.结果表明:本文提出的设计方案能够有效抑制电动汽车无线充电过程中环境磁场引起检测线圈的感应电压噪声,金属异物检测线圈电磁特性的分析方法能够为电动汽车无线充电系统中金属异物检测线圈的设计提供指导.

金属表面缺陷检测的改进YOLOv3算法研究

针对现有的金属表面缺陷检测方法存在着检测效率低、适用范围受限、处理步骤繁琐等缺陷,提出了基于改进型YOLOv3算法的实时缺陷检测方法。该方法将采集到的图片分为N×N个格子,每个格子用来检测缺陷的中心点是否在格子中,利用特征金字塔与残差层融合特征的方式对图片中的缺陷进行定位,得到多个缺陷的边界框,使用非极大抑制的方法筛选出得分最高的边界框。为了提高检测效果,在输入端对图像进行直方图均衡化,并基于缺陷权重优化了算法中的损失函数以提高缺陷分类的准确性。最后,利用改进型YOLOv3算法对钢板表面的压痕与划痕进行了实验检测,结果显示该方法可以快速、准确检测出钢材表面的压痕与划痕,精度分别为92%和90%。

结合高光谱和机器学习的无线充电金属异物检测

金属异物侵入会造成无线充电系统效率和稳定性降低,并且可能引发安全事故,因此必须进行金属异物检测。针对现有技术存在检测盲区以及无法检测微小异物的问题,提出一种深度学习目标分割与机器学习目标分类相结合的金属异物检测方法。首先采用YOLO v3网络对充电区域RGB图像进行异物目标分割,然后通过支持向量机对各个目标区域对应的高光谱图像进行分类,最后搭建实验平台验证方法的有效性。结果表明,该方法不仅能够检测螺母和回形针等微小金属异物,而且具有检测包裹金属异物的潜能;与仅采用支持向量机进行逐像素检测相比,该方法的检测速度提升了约38.9%。

矩阵式涡流传感器的应用

介绍用于检测和识别简单形状的金属物体的矩阵传感器，

金属物体探测定位器设计

根据电磁感应原理,应用TI公司的世界首款电感到数字的转换器LDC1000设计了金属物体探测定位器。特别研究了硬币、铁环的定位算法,经测试达到了较高的准确度。该定位器以单片机为控制核心,通过SPI接口读取LDC1000感知的变化的物理量,数据经识别、处理,控制步进电机带动LDC1000在指定区域自主进行地毯式探测运动,当发现金属物体时,精确定位,并以声光信号报警。

基于阻抗特性的电动汽车无线充电系统异物检测方法

针对无线充电系统中金属及生物体异物的检测问题,本文围绕线圈阻抗的变化特性进行分析,利用在高频下金属物体对线圈磁场分布的影响以及生物体对线圈杂散参数的影响,提出了一种基于阻抗特性的异物检测方法。本文详细分析了不同类型异物引起的检测线圈阻抗变化特性,并通过大量实验数据进行了验证,在此基础上总结了不同类型和尺寸的异物对应的线圈阻抗变化规律。本文所提的异物检测方法能够区分异物的类型和尺寸,使无线充电系统能够采取更优化的处理异物的措施,具有成本低、效果好、稳定可靠等优点。

基于等效品质因数的MC-WPT系统金属异物检测技术

无线电能传输技术已逐渐被应用于生产生活的各个领域,当磁耦合无线电能传输系统的发射端和拾取端之间或周围存在金属异物时,会极大影响系统传输性能,甚至会产生安全隐患。针对S/S型磁耦合无线电能传输系统,提出了一种基于等效品质因数的非铁磁性金属异物检测方法,给出了等效品质因数的定义,建立了存在非铁磁性金属异物下S/S型MC-WPT系统等效品质因数模型,阐述了金属异物的检测原理和方法。最后通过仿真实验验证了提出的金属异物检测方法的可行性和有效性。

检测线圈不完全补偿电动汽车无线充电系统无盲区金属异物检测技术

针对目前电动汽车无线充电系统金属异物检测技术存在检测盲区、检测灵敏度较低等不足,提出一种检测线圈不完全补偿电动汽车无线充电系统无盲区金属异物检测方法。在电动汽车无线充电系统的发射线圈上方设计A_(1)—A_(16)、B_(1)—B_(16)和C_(1)—C_(4)两种检测线圈组,A、B按照中心对称原则组成16个全区异物检测线圈组,C_(1)—C_(4)组成2个盲区异物检测线圈组,通过判别检测线圈组的差分异物检测电路输出电压大小来确定金属异物是否存在。论文首先分析电动汽车无线充电系统无盲区金属异物检测线圈的结构和原理;接着,通过优化检测线圈的不完全补偿电路参数来提高检测灵敏度;然后,采用同相放大、带通滤波和差分放大等有源电路来提升检测系统的准确性;最后,搭建电动汽车无线充电平台,对所提检测线圈不完全补偿电动汽车无线充电系统无盲区金属异物检测方法进行实验验证,结果表明,通过选取合理的电压阈值,位于发射线圈上部区域的硬币能够被灵敏检测,以此验证所提异物检测系统的有效性。

基于阻抗检测的多路自动调谐式无线充电金属检测系统

针对大功率磁感应式无线充电系统所产生的高频高强度电磁场能快速加热置于其中的金属异物以致发生危险的情况,提出一种金属检测系统,能快速准确地检测金属异物有无且不受功率磁场的干扰。首先,通过分析金属异物对线圈阻抗特性的影响,提出一种基于检测线圈阻抗变化的金属检测方法。提出并联谐振电路,将检测线圈阻抗变化放大映射到谐振电路输出电压变化,并通过理论计算获得检测电路的最优激励频率。接着,提出与无线充电线圈磁解耦的双极性检测线圈,能消除功率磁场的磁耦合干扰,同时其阻抗能较好反映金属介入情况。然后,提出多路自动调谐的控制方法,提高检测准确性和反应速度。最后,通过实验验证系统功能,结果表明该系统可检测到金属硬币的介入。

电动汽车无线充电系统金属异物检测方法

为了保证无线电能传输(WPT)系统的安全可靠性,针对金属异物掉落电动汽车充电区域影响系统电气特性和产生涡流发热的问题,提出不影响WPT系统功率传输能力且无检测盲点的异物检测线圈阵列.设计检测线圈谐振电路和控制电路,提高检测敏感度和准确度.搭建具有金属异物检测功能的电动汽车WPT系统实验样机,通过多种常见金属异物验证检测方法的有效性和可行性.经实验验证可知,从检测线圈上移除易拉罐、回形针和硬币等,检测电路输出电压均有明显的变化,各种金属异物的尺寸及材质各不相同,输出电压变化率存在差异,验证了提出的金属异物检测方法的有效性.

基于毫米波辐射成像的浅埋金属探测

对于隐蔽目标的探测,雷达技术是常用的手段,现已发展出探地雷达、穿墙雷达等技术。毫米波具有一定的穿透能力且可以成像,毫米波辐射计可全天候、全天时工作,且系统相对体积小、成本低、使用方便,因而受到越来越多的关注。对于浅埋的金属目标,提出利用其毫米波辐射成像进行探测,并利用区域生长法提取图像中的单个感兴趣目标,依据其辐射温度加权计算目标中心。实验研究表明,利用该方法处理可探测到浅埋的金属目标,并提取出感兴趣的单个目标及其特征,以作为进一步应用的参考。

线圈参数对大半径涡流传感器性能的影响

为了实现有限空间内金属飞行体的更远距离探测,提出了利用大半径涡流传感器的测量方案。基于毕奥-萨伐尔定律,建立了大半径涡流传感器探头线圈的数学模型。从优化线圈几何参数出发,利用控制变量法,在MATLAB中分析线圈不同外半径、内半径、厚度对传感器测量范围的影响,并在Ansoft Maxwell中进行仿真验证。结果表明:用于远距离检测时,线圈外半径越大,轴向磁感应强度越大、灵敏度越高、测量范围较大;探头线圈的内半径、厚度变化时,对传感器测量范围影响不大。此研究对大半径涡流传感器设计制作具有重要意义。

一种位置自由的低功耗无线充电系统

目前比较流行的无线充电系统采用单个发射线圈来发射能量,因此有效充电区域较小,用户体验较差。为了改善这一情况,本文设计了一种位置自由的低功耗无线充电系统,该系统使用3个发射线圈阵列来扩展位置自由,同时引入MSP430低功耗MCU来降低功耗,提高了系统的实用性。此外,该系统还具有寄生金属检测和外来物体检测功能,提高了系统的安全性。