基于TLBO的工程结构表面缺陷图像边缘检测方法

非接触式、数字化的工程质量检测方法对于快速发现建筑结构表面缺陷,如裂缝、焊接缺陷等,降低工程质量检测的劳动强度具有重要的工程意义。本文在计算机数字图像处理技术基础上,根据建筑结构表面缺陷图像特征,提出基于TLBO算法的缺陷图像轮廓识别预处理方法,作为进一步缺陷特征判断的依据。本文在TLBO算法基础上,边缘像素点的搜索不需要设定任何算法参数,实现简单;提出基于的8个方向的灰度导数,建立图像边缘强度矩阵,将边缘点附近的小规模局部搜索和大量的全局搜索相结合,TLBO算法保证了所提出的边缘检测方法不会陷入局部边缘点,找到最重要的图像全局边缘特征;将TLBO算法应用于图像边缘检测,以工程质量检测中常见的钢结构焊缝检测为例加以验证和分析,证明了本文方法在缺陷图像轮廓识别预处理中的抗噪性和有效性。     

基于形态学及边缘检测的雷达图像特征提取

介绍了雷达技术在混凝土结构无损检测中的应用原理,制作了模拟空洞、裂缝、不密实缺陷的混凝土试件,得到了缺陷的雷达图像典型特征。将数字图像处理技术应用于雷达图像的后处理中,形态学腐蚀、膨胀处理后图像的主要特征得到体现,次要因素得以忽略,为雷达图像的判读、解释起到良好的区分作用。边缘检测结合腐蚀、膨胀能快速而准确地得到图像的边缘骨架曲线。研究成果为准确判读雷达图像和质量评价提供了数据支撑。     

焊接机器人轨迹跟踪研究现状

各类传感器和智能控制方法极大促进了机器人在焊缝跟踪中的应用,不仅提高了焊缝跟踪的精度,同时提高了焊接效率和保证了焊接质量。简述了机器人焊缝跟踪系统的结构,详述了焊缝跟踪过程中各类传感器的工作原理及其特点;阐述了图像处理技术在机器人焊缝轨迹跟踪过程中的研究进展,并对图像的预处理、图像分割与边缘检测和特征提取等研究方法进行了分析。最后,总结了智能控制方法在焊缝跟踪中研究进展及不同形状的焊缝跟踪情况。     

基于红外热像的建筑外保温系统缺陷识别与损伤程度评价研究

外墙外保温的脱落严重威胁城市建筑安全,传统缺陷检测效率低下.基于红外热像的外保温缺陷检测已有许多研究,但目前还没有成熟可用的检测系统.文中基于Canny边缘检测等编写检测算法,对实验室所得图像进行识别,获得了缺陷面积和损伤程度,误差为15.6％,精度较高.为工程应用提供了基础,但工程中还须根据情况调整参数.     

聚乙烯燃气管道热熔接头微波检测

介绍微波检测技术的检测原理和技术特点。制作正常热熔接头试件，模拟施工现场可能导致缺陷产生的情况，制作缺陷热熔接头试件。对聚乙烯热熔接头试件进行微波检测，通过拉伸试验进行验证。聚乙烯热熔接头试件的微波检测结果与拉伸试验结果一致性较高，验证了微波检测技术对热熔接头内部缺陷的检测准确性。尽管采用正常工艺焊接热熔接头，但是微波检测结果显示存在局部缺陷，缺陷位置的拉伸试验断口呈现脆性断裂，说明正常工艺焊接过程中也存在不确定因素，会导致接头局部缺陷。合格的热熔接头微波检测图像显示为宽度及色彩均匀的条带。采用熔合面夹杂的焊接工艺，其微波检测图像表现为接头波动与局部缺陷，缺陷部位的拉伸试验结果为脆性断裂或脆性、韧性混合断裂。微波检测技术具备施工现场应用的可行性，但是缺陷判定指标仍需通过大量实践确定。     

下向焊接技术在燃气工程中的应用

介绍下向焊接技术的特点及发展,结合淄博市在八陡至龙泉燃气管线工程中的应用,着重介绍施工程序及操作工艺。结合焊缝检测结果,对下向焊接中的常见缺陷进行了分析,提出了相应预防措施。     

基于多旋翼无人机的桥梁外观检测技术及工程应用研究

针对传统桥梁外观检测手段在实践中存在的诸多不足,提出基于多旋翼无人机的桥梁外观检测技术。该技术利用无人机搭载摄像头近距离提取桥梁表面图像,采用图像处理技术的方法检出表面缺陷。结合厦门海沧大桥工程,应用结果表明该技术能够高效、全面和准确地完成桥梁外观检测作业。     

基于改进Canny算子的X-ray图像分割算法研究

当前,随着医疗技术的提高,各种医学成像手段在临床中的广泛应用,数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛。但由于医学影像图像的复杂性和特殊性,将传统的数字图像处理技术直接应用于影像图像处理领域存在很多问题。本文针对经典的Canny算子应用于X射线图像分割中所存在的问题,提出一种改进的Canny算子。改进算法将动态阈值法应用于边缘检测的准则中,效地避免了由于使用固定阈值在X射线图像的边缘检测中所产生的边缘模糊或边界不连续性等问题。对比实验表明本文所提出的改进Canny算子对于X射线这类边缘模糊的医学影像图像检测效果较好,在临床中具有一定的实用价值。     

混凝土结构缺陷的雷达检测方法研究

介绍了探地雷达技术在混凝土结构无损检测中的应用原理,针对混凝土结构中钢筋干扰下缺陷雷达图像识别这一难点,制作了无钢筋和有钢筋的缺陷混凝土板,进行对比试验研究,得到了孔洞、裂缝、不密实等缺陷在无钢筋和有钢筋情况下的雷达波图像典型特征并做出识别,同时对注水后裂缝进行针对性试验.并将该方法应用到实际工程缺陷查找中,经取芯验证,雷达图像异常特征与缺陷实际位置吻合较好,取得了良好效果.     

钢结构工程的质量检测

近年来,在建筑工程中,钢结构工程越来越多,钢结构焊接质量的好坏直接影响构件的质量,而超声波检测是五点检测在应用中较为普遍的检测内部缺陷的方法。文章介绍了超声波探伤技术在钢结构焊接中的应用。钢结构具有重量轻、抗震性能好、工业化程度高等优点,已广泛应用于工业厂房、体育场馆等工业经济和民用建筑中。国家质量技术监督部门也开始对钢结构制造安装实施监督管理。我国目前已经积累了一定的经验,焊缝内部质量的好坏是保证钢材整体质量的基础,必须进行相应等级的焊缝质量检验。     

边缘检测在盘形悬式瓷绝缘子串红外图像上的应用

针对盘形悬式瓷绝缘子串红外图像边缘缺失导致铁帽和伞盘误分割的问题,提出一种基于边缘检测的绝缘子串图像分割方法。首先对红外图像进行灰度化、中值滤波和去噪等图像预处理,然后通过比较多种边缘检测算法,采用PSNR方法确定了多尺度形态学梯度算法是对绝缘子串边缘提取中准确性和完整性最高的方法。接着对二值化后的图像确定最大连通区域,对其进行边缘分割得到绝缘子串区域。最后结合边缘检测确定面积阈值,采取区域提取方法对其进行铁帽和伞盘区域分割,得到铁帽和伞盘区域。通过大量样本训练,正确率达到90%以上,在实际应用中取得十分良好的效果,对提高绝缘子红外智能检测准确率有重要指导意义。     

超声无损检测技术在金属材料焊接的应用研究

在焊接期间,金属铸件经受内铸造结构的变化,导致热破的坏裂纹,从而降低了强度,这导致了潜在事故的发生,并且金属缺陷位置要快速和准确地确定;焊接接头无损检测的主要方法是射线检测和超声波检测;对于未焊接的裂纹表面的缺陷,例如在没有控制的情况下,辐射超声波检测具有较高的缺陷检测率。超声无损检测(UT)可以准确地检测缺陷,以确定焊缝尺寸的大小,并不会损坏材料和产品的质量,主要是为了消除隐患,防止事故的发生,本文主要研究了无损检测技术在金属材料焊接的应用。     

图像分析法在沥青混合料拌和设备中的应用

连续投料式沥青混合料拌和设备具有轻便、高效和经济的特点,但由于该类型设备无法精确控制石料的级配比例,工程应用中受到很多限制。为解决连续投料式拌和设备的石料级配控制问题,提出采用图像处理方法检测混合石料中大小石比例的思路,用于调节连续投料设备的石料配比,达到提高设备性能的目的。在总结碎石图像基本特征的基础上,提出一种综合运用双阈值二值化、边缘检测、形态重构和分水岭变换的图像处理方法,实现了叠压石料的边界分割与特征参数估计。应用此技术有望使连续投料拌和设备的石料级配控制接近或达到高成本间歇投料拌和设备的技术水平。     

深度学习在焊接领域的应用研究现状

随着以深度神经网络为代表的深度学习模型取得突破性快速发展,同时得益于更强大的计算机、更大的数据集和能够训练更深网络的技术,深度学习在智能焊接等智能制造领域取得了大量应用。概述了深度学习技术在焊接过程控制、焊缝缺陷检测等方面的研究进展,当前的研究表明深度学习方法能够提高焊接过程实时控制精度和焊接缺陷的识别准确率。     

全面质量管理在钢结构焊接工程中的应用

近年来,随着社会经济的快速发展、城市规模扩张速度的不断加快,钢结构工程在建筑领域的所在比重也越来越大。在上个世纪初发展起来的焊接技术,在钢结构工程领域中得到了广泛应用。但是,在焊接过程中经常会出现一些不可避免的缺陷,影响到整个焊接工程的质量。因此,在钢结构焊接工程中应用全面质量管理手段就显得尤为重要。     

冲击回波法混凝土空洞模型试验研究

冲击弹性波检测方法,以其高效率、易操作、高分辨率、图像直观等特点,成为混凝土内部缺陷检测的常用方法。为了解冲击弹性波无损检测在混凝土结构缺陷识别中的特点,为其实际应用提供理论基础,通过实验方法系统地研究冲击弹性波检测系统测试信号在不同影响下的信号特征,获得更多典型图谱与探测技术。本文从模型试验的制作、侧线的布置到探测方法进行介绍,得到冲击回波法混凝土矩形空洞的图像特征,通过研究得出在混凝土病害检测中测点间距对探测结果的影响,为实际工程应用提供可靠的借鉴。     

声波检测在实际工程中的应用

应用声波检测技术,结合工程实例对混凝土柱进行缺陷检测,具体介绍了检测原理、方法,根据检测波形确定了有缺陷的柱子,并分析了产生缺陷的原因,对声波检测技术的今后发展提出了建议。结果表明声波检测技术对于排查缺陷柱是一种有效的手段。     

基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法

传统方法缺陷区域的轮廓边缘存在断续,缺陷定位区域封闭性较差,导致检测识别准确率较低。针对这一问题,提出基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法。扫描采集材料次表面二维图像,采用均值滤波和高斯滤波,对图像进行去噪处理,分割次表面缺陷的预处理图像,利用机器视觉,定位并合并缺陷区域,提取灰度、形状、纹理缺陷特征,利用稀疏成像,修正特征参数,对参数进行BP神经网络训练,进而识别金属次表面缺陷类型。选取钢管的凹坑、划痕和擦伤次表面缺陷,进行对比实验,结果表明,此次方法提高了缺陷检测识别准确率,更加符合检测方面的要求。     

金属管道焊接缺陷的X射线数字图像处理及检测方法研究

本文针对X射线线阵实时成像金属管道焊缝图像中的缺陷,通过Matlab仿真软件进行处理和分析。自适应中值滤波能够有效去除噪声,同时保持了图像中的边缘细节,自适应阈值分割方法在增强图像目标与背景对比度的同时,能够准确提取金属管道焊缝区域;对焊缝内部运用高频加强和基于形态学的低帽变换,能够为快速提取未焊透和气孔等焊接缺陷提供有效的视觉效果,并能根据其特征进行准确图像分割。     

基于MATLAB的香烟小包装图像处理研究

本研究应用MATLAB数字处理工具箱对香烟小包装图像信息进行处理。详细介绍了应用图像处理方法(图像滤波、图像增强等)对烟包图像进行预处理,采用二值图像边沿连接方式来求边缘检测图像和边缘坐标,并用imcrop函数对目标图像区域进行定位,最终通过图像匹配进行烟包图像的合格性分析。仿真结果表明,所设计的方案可以有效的解决采用图像处理技术进行包装质量检测的一系列关键问题,具有重要的理论价值和应用前景。