大型起重機(jī)械金屬材料常見的氣孔缺陷識(shí)別是脈沖式紅外熱波檢測(cè)技術(shù)的新方向。介紹了脈沖式紅外熱波檢測(cè)技術(shù)原理并搭建了紅外熱波檢測(cè)系統(tǒng),對(duì)其采集的圖像通過OpenCV環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像缺陷識(shí)別,將圖像灰度轉(zhuǎn)化、高斯濾波、閾值分割、形態(tài)學(xué)處理等操作得到圖像的二值黑白位圖,提取出圖像的缺陷輪廓特征。將提取出的輪廓特征進(jìn)一步進(jìn)行圖像后處理、數(shù)學(xué)特征計(jì)算等研究,分別提取缺陷的位置、周長(zhǎng)和面積,并與實(shí)際缺陷特征進(jìn)行比較。通過試驗(yàn)對(duì)比驗(yàn)證,紅外熱波無損檢測(cè)用于大型起重機(jī)械金屬氣孔缺陷檢測(cè)是可行的。 

【文章來源】：熱加工工藝. 2020,49(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

主動(dòng)式紅外熱波檢測(cè)原理示意圖

紅外熱波無損檢測(cè)系統(tǒng)示意圖

紅外熱波試驗(yàn)平臺(tái)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于有限元的焊縫缺陷紅外熱像檢測(cè)研究[J]. 徐歡,殷晨波,李向東,胡模.  熱加工工藝. 2019(17)
[2]焊接裂紋無損檢測(cè)方法[J]. 曾慧敏,高向東,張南峰,李秀忠.  熱加工工藝. 2017(11)
[3]一類參數(shù)未知混沌系統(tǒng)的追蹤控制與參數(shù)辨識(shí)[J]. 李農(nóng),李建芬,劉宇平.  物理學(xué)報(bào). 2011(05)
[4]數(shù)字圖像輪廓特征提取過程研究[J]. 李浩然,孫維國(guó).  微計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2010(11)

碩士論文
[1]基于紅外熱波技術(shù)的鋼軌疲勞裂紋深度定量檢測(cè)研究[D]. 黃濤.蘭州交通大學(xué) 2015
[2]基于紅外熱成像的內(nèi)部孔洞缺陷檢測(cè)方法研究[D]. 曹文浩.中國(guó)計(jì)量學(xué)院 2013



本文編號(hào)：3078916