最小误差准则与脉冲耦合神经网络的裂缝检测

表面裂缝检测能够有效判断混凝土桥梁出现的结构性危险。但裂缝特征的多样性、桥梁表面污点引起的图像噪声以及不均匀照明引起的灰度不均等给裂缝检测带来极大的困难。为能够在复杂背景下检测裂缝,分析裂缝图像特征,由脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,PCNN)的运行特征和神经元的状态变化分析简化PCNN模型,将简化PCNN模型用于裂缝图像的分割,根据最小误差准则判断PCNN迭代的终止条件,实现了PCNN的裂缝图像自动分割。由圆形度与扁度结合计算区域特征,去除分割后的各种干扰,实现表面裂缝的有效检测。通过敏感度和特异性计算绘制ROC(receiver operating charac-teristics)曲线,比较不同分割方法的曲线特性以评估算法,对实际裂缝图像的处理结果表明了该方法对裂缝图像检测的有效性。

基于CAD光相位模型的数字全息检测方法研究

针对数字全息的精密机械结构三维检测中相位的跃变,在分析相位包裹产生的机理基础上,提出一种建立被测物体计算机三维辅助设计(3D-CAD)的光相位模型并进行解包裹的方法。将3D-CAD模型点云化处理,构建相位分布测量模型,获取被测物的相位图;通过搭建的双波长数字全息实验系统,拍摄被测物体的全息相位图并与模型的相位图进行初始对准和位置精确对准,计算全息图的包裹相位所对应的真实差值,获得全息测量的解包裹相位。仿真和实验分别采用不同表面形貌的被测物体,结果表明该方法对于精密结构的检测非常有效。

基于数字全息层析的温度场三维检测方法

提出一种结合数字全息干涉测量原理和计算层析迭代原理的温度场三维检测方法。首先,基于光纤传导的离轴数字全息光路,通过旋转记录多角度的数字全息图。然后,对全息图进行数值重构,获得多角度上的定量相位分布,以此作为计算层析迭代的投影数据,并采用层析迭代算法重建三维折射率场分布。最后,基于折射率与温度之间的关系,反演得到三维温度场分布。基于上述方法搭建了实验系统并开展实验验证,实验测量结果与温度场预测分布基本一致,证明了该方法在对温度场三维检测的可行性。