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基于圖像特征的示波屏識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-12-18 06:54
  無損檢測(cè)設(shè)備超聲波探傷儀在航空、航天、航海、軌道交通等現(xiàn)代工業(yè)制造中有著廣泛的應(yīng)用。超聲波探傷儀作為一種重要的檢測(cè)設(shè)備,其檢測(cè)數(shù)據(jù)的精確性、可靠性和可信度,直接關(guān)乎產(chǎn)品、裝備的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、壽命以及整機(jī)質(zhì)量、安全等,因此須對(duì)超聲波探傷儀進(jìn)行定期的嚴(yán)格計(jì)量校準(zhǔn)。然而,目前國(guó)內(nèi)針對(duì)超聲波探傷儀的計(jì)量校準(zhǔn)技術(shù),仍停留在人工計(jì)量人眼讀圖的發(fā)展階段。隨著超聲波探傷儀多功能化、數(shù)字化、智能化的進(jìn)一步發(fā)展,以人眼讀圖為主的人工計(jì)量方式,將難以適應(yīng)超聲波探傷儀計(jì)量校準(zhǔn)的發(fā)展需求,使用機(jī)器視覺替代傳統(tǒng)人眼讀圖,實(shí)現(xiàn)超聲波探傷儀的自動(dòng)化計(jì)量校準(zhǔn)已是現(xiàn)代化工業(yè)發(fā)展的大勢(shì)所趨。本文從超聲波探傷儀的定期計(jì)量工作出發(fā),利用機(jī)器視覺完成計(jì)量中的讀圖過程,研究了示波屏窗口圖像的分割、顯著邊緣檢測(cè)以及基于圖像矩不變量的字符、形狀識(shí)別等幾個(gè)關(guān)鍵問題,最后設(shè)計(jì)了一種基于圖像特征的超聲波探傷儀自動(dòng)校準(zhǔn)系統(tǒng)。主要研究成果及創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.針對(duì)超聲波探傷儀形狀、配色以及結(jié)構(gòu)布局等多樣性易造成的示波屏窗口分割不完整的問題,提出了一種基于幾何形狀特征的圖像分割方法。該方法利用目標(biāo)對(duì)象的幾何形狀特征作描述符,將分割問題描述為形狀識(shí)別問題。... 

【文章來源】:西北工業(yè)大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:147 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【圖文】:

基于圖像特征的示波屏識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用


自動(dòng)計(jì)量校準(zhǔn)系統(tǒng)組成框圖

論文結(jié)構(gòu)


本文以實(shí)際生產(chǎn)需求為出發(fā)點(diǎn),以方法設(shè)計(jì)、技術(shù)創(chuàng)新為基礎(chǔ),結(jié)合實(shí)驗(yàn)仿真,進(jìn)聲波探傷儀自動(dòng)計(jì)量校準(zhǔn)的技術(shù)研究,并將研究成果應(yīng)用于自主研發(fā)的超聲波探傷儀計(jì)量校準(zhǔn)系統(tǒng)中。全文總體結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖 1.4 所示,論文共分七個(gè)章節(jié),各章節(jié)簡(jiǎn)要及工作安排如下:

示意圖,水平線性,誤差,示意圖


圖 2.1 水平線性誤差示意圖(說明:x 軸與 y 軸刻度并無量綱,刻度值代表當(dāng)前刻度值占示波屏水平或垂直滿刻度的百分?jǐn)?shù))我國(guó) JJG 746-2004 標(biāo)準(zhǔn)推薦數(shù)據(jù)處理過程為,調(diào)節(jié)超聲波探傷儀增益、掃描延遲掃描范圍等參數(shù),調(diào)節(jié)量適當(dāng),當(dāng)圖 2.1 a)出現(xiàn) a1=a6=0 時(shí)讀取 a2~a5,其最大數(shù)值即為平線性誤差;EN12668-2010 推薦過程為,調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù),使圖 2.1 b)中 a3=a9=0,以 a1

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于粒子群算法的圖像分割[J]. 李紅,吳粉俠,寇贇.  無線互聯(lián)科技. 2017(22)
[2]一代新材料,一代新型發(fā)動(dòng)機(jī):航空發(fā)動(dòng)機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)材料的需求[J]. 劉大響.  材料工程. 2017(10)
[3]復(fù)雜圖像的Kaniadakis熵閾值分割方法[J]. 聶方彥,李建奇,張平鳳,屠添翼.  激光與紅外. 2017(08)
[4]基于Halcon的金屬零件矩形度檢測(cè)算法研究[J]. 劉馨,周彬,秦玉娟.  自動(dòng)化與儀器儀表. 2017(07)
[5]自適應(yīng)粒子群集優(yōu)化二維OSTU的圖像閾值分割算法[J]. 于洋,孔琳,虞闖.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2017(06)
[6]可控超聲探傷儀自動(dòng)檢定系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 孫景峰,劉慧英,舒蓉,魏開利.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2017(07)
[7]分水嶺算法應(yīng)用于主動(dòng)輪廓模型能量分割算法的研究[J]. 汪梅,李琳,汪斌,何高明.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(05)
[8]一種視覺表格圖像全局閾值分割算法[J]. 聶仁燦,何敏,周冬明,余江,丁星麗.  激光與紅外. 2017(02)
[9]基于多閾值歸一化分割的模糊圖像邊緣分割算法[J]. 黃愛華,王航,唐衛(wèi)東.  半導(dǎo)體光電. 2017(01)
[10]基于邊緣和水平集的復(fù)雜背景金屬零件二維條碼精確定位方法[J]. 郭改放,何衛(wèi)平,李夏霜,王健,吳振芳.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(01)

博士論文
[1]基于視覺顯著性的圖像檢索算法研究[D]. 吳俊峰.大連海事大學(xué) 2017
[2]圖像檢索中自動(dòng)標(biāo)注、標(biāo)簽處理和重排序問題的研究[D]. 崔超然.山東大學(xué) 2015
[3]指數(shù)矩及其在模式識(shí)別中的應(yīng)用[D]. 姜永靜.北京郵電大學(xué) 2011

碩士論文
[1]醫(yī)學(xué)圖像多閾值分割群智能優(yōu)化算法的研究[D]. 方政.吉林大學(xué) 2017
[2]圖像正交矩的數(shù)值穩(wěn)定性分析[D]. 趙遠(yuǎn)陽(yáng).湖北工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于正交矩的圖像分析[D]. 楊騰飛.陜西師范大學(xué) 2016
[4]SAR圖像ATR系統(tǒng)中機(jī)動(dòng)目標(biāo)的分割及相似性量化對(duì)比研究[D]. 程毅輝.東南大學(xué) 2015



本文編號(hào):3541864

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