Boxcar积分器在J422焊条表面分形维数测试中的初步应用

分形维数是分形研究中的一个重要参量。结合电经学振荡原理，使用自装的Ｂｏｘｃａｒ积分器，本文测试了Ｊ４２２焊条表面分形维数。文中给出了测试原理，初步实验和结果。     

便携式智能化物体表面发射率测定仪

使用任何红外温度计测温或测定物体表面的辐射热量等都直接与被测物体表面的发射率有关。当绝对温度一定时,发射率值越大,红外温度计显示值就越高。目前,确定物体表面的发射率几乎全是由有关手册查得或者取样在实验室测出。可是,实际上由于被测表面的状况不同,同一种材料的物体表面的发射率差异很大,因此,现场实际物体表面的发射率无法从手册中查得;采用现场取样的方法亦是不可能的。因此,我们研制了一种便携式智能化物体表面发射率测定仪,它能很好地解决上述难题,使红外温度计能准确测温。一、发射率的检测原理     

南京大学研制成功教学用取样积分器(Boxcar)

近几年来,根据很多高等院校开设“微弱信号检测”课程的需要,南京大学信息物理系受国家教委教学仪器研究所委托,研制了主要用于教学的JB-1型取样积分器。并于1987年5月通过省级鉴定。根据教学、实验的特点,JB-1型取样积分器的电路、结构都作了精心的设计。它可方便地利用机内伴有噪声的模拟信号(方波、三角波、正弦波)进行从噪声中检测信号波形的     

Boxcar积分器提高光纤光栅传感器解调精度的分析

阐述一种根据Boxcar积分器原理实现光纤光栅传感器B ragg波长移动的FFP精密解调原理,将FFP输出的光强-电压周期信号转换为光强度-时间周期信号,利用扫描式取样积分器得到形状与输入的被测信号相同,而周期变大的的输出波形,提高了幅值信噪比和时间分辨力,从而提高光纤光栅波长位移测量精度。     

周期纹理背景中的表面缺陷检测技术

基于机器视觉原理的自动光学表面缺陷检测技术是当今工业生产中在线检测表面缺陷的一种新的技术方法,是精密制造与组装工业过程中保证零部件表面质量的重要检测手段.以液晶面板TFT阵列表面缺陷自动光学检测为例,介绍了表面缺陷自动光学检测的基本组成原理,阐述了周期纹理背景表面上的表面缺陷检测方法、缺陷信息处理的基本过程与实用算法.针对表面缺陷检测图像处理技术难题,详细论述了表面缺陷扫描图像中的周期纹理背景傅里叶变换频域滤波方法、缺陷分割双阈值统计控制法,并用实验结果给出了例证.     

用于取样积分器输出的单片机控制装置

取样积分器输出周期很长的波形,通过用MCS-51单片机及存贮器RAM,模数转换器ADC,数模转换器DAC以及EPROM构成的控制装置在普通示波器荧屏上可实现X-Y函数记录仪的功能,边采样、边处理、边显示,其显示速度与取样积分器输出波形完全同步。     

汽车反光镜表面疵病检测

本文首先介绍了投影法检测汽车反光镜表面疵病的原理,包括实验仪器的搭建、设备参数的调试及采集的图像特征。然后,同样基于此原理对于部分硬件设备进行改换,并与之前的实验结果对比分析。最后,根据光学原理采用激光干涉仪反射感光的方法实现了突破,检测出了汽车反光镜表面的疵病。此方案为检测出更加细微,难以分辨的光学元件表面疵病提供了一种思路,这项工作具有积极的实际应用意义。     

一种电容传感器金属材料表面缺陷检测方法

基于电容传感器原理,实现了一种简单有效的金属材料表面缺陷检测方法.首先介绍了电容传感器的工作原理,描述了单电极传感器用于检测金属材料表面缺陷时的基本方法,并给出了相应的电路模型.设计了系列实验验证该检测方法的可行性.实验结果表明：电容传感器对金属材料表面缺陷较敏感,通过单片集成电场成像集成器件MC33794能够快速简单实现该检测方法,为金属材料表面缺陷（如腐蚀）提供了一种快速、便捷、有效的检测方法.     

基于开关电流技术的低通滤波器的设计

开关电流技术是一种基于电流模的模拟取样数据信号处理技术,文章研究了开关电流基本存储单元,并给出了四种开关电流积分器的电路图,然后提出了综合开关电流积分器的方法。以开关电流积分模块为基础,提出了设计低通滤波器的方法。     

一种表面位置检测系统及其应用研究

基于电磁感应原理,设计了一种新型天线系统,以此为基础提出了一种平面位置感测系统.分析了该传感系统的检测原理,讨论了传感系统的设计方法、检测的过程与算法.给出了系统设计方案及具体应用实例.该方案工艺简单,可以实现表面位置的非接触测量,并可进一步推广到不规则表面的位置检测.     

钢球表面检测系统的研究

简要介绍了钢球表面检测系统的组成与工作原理;描述了采用经纬展开方式的钢球表面展开系统的设计,并理论验证了该系统的实用性;简述了该系统的实际应用情况。     

变压器扁平导线表面缺陷的检测

０　引　言随着对产品质量要求的不断提高,对仪器、设备零部件及材料质量也提出了越来越高的要求。大型变压器扁平导线表面的缺陷是影响变压器质量的一个很重要的因素。目前,利用光学原理测量工件表面粗糙度的方法很多,这些方法已成为改进、提高工件表面质量的必不可少的手段。但对于变压器扁平导线的表面缺陷以及现场的实际情况,这些方法有的从原理上不能适用,有的从检测手段上不能满足现场要求。我们通过多次的模拟现场实验,比较多种测量手段,找到了一种较为理想的检测方法。１　测量原理（１）　测量机理我们知道,当一束光以一定…     

表面等离子体共振生物传感器的研究现状

表面等离子体共振生物传感器是分子生物学与光学、电化学、微电子学等相结合的产物,是分子生物学信息分析检测最重要的技术之一。本文简要介绍了表面等离子体共振生物传感器的结构原理及研究方向。     

图象处理在物体表面检测中的应用

本文介绍了利用计算机图象处理技术对物体表面检测的原理及方法，该文中还提出了各种算法的软件实现。     

基于机器视觉的表面粗糙度检测系统设计

针对光切法显微镜测量的实验装置,开发了一种基于机器视觉的表面粗糙度检测系统.介绍了系统的硬件构成和软件设计原理,运用图像处理技术从光切显微图像中提取出表面轮廓信号计算粗糙度评定参数.该检测系统能够实现工件表面粗糙度的智能、快速、多参数测量,通过测量实验与样本标准件的数值进行对比,验证了该检测系统能达到满意的精度.     

螺旋表面极板电容式传感器的设计

介绍了一种电容法测量气/固两相流固相体积分数的螺旋表面极板电容传感器。从测量原理、检测电路、电极参数选取方面进行了设计和实验,并得出了提高传感器检测场灵敏度空间分布均匀性的几何参数及实验曲线。     

液晶显示屏背光源模组表面缺陷自动光学检测系统设计

详细介绍了自动光学检测技术在液晶显示屏背光源模组表面缺陷在线检测中的应用,分析并比较了背光源模组缺陷自动光学在线检测中的成像技术、检测系统的组成、结构原理与设计方法,阐述了检测结果为不良品的返修方法。给出了背光源模组表面缺陷常见缺陷的种类和缺陷分类判断准则,把种类繁多的背光源模组表面缺陷分为画面缺陷、外观缺陷与异常缺陷;根据背光源模组缺陷形成的原因、种类,设计了背光源模组缺陷点灯检测和非点灯检测两种自动光学检测方案,所设计的自动光学检测方案对背光源模组组装产业开发缺陷检测系统具有有益的参考价值。     

基于卷积神经网络的火花塞表面缺陷检测研究

以特征提取为核心，进行火花塞表面缺陷检测时，主要依托于矩不变量获取表层特征信息，使得检测结果mAP值较低。因此，应用卷积神经网络，提出一种新的火花塞表面缺陷检测方法。针对采集的火花塞表面图像，应用非下采样剪切波变换原理进行预处理。应用霍夫圆理论建立规划策略，规划表面缺陷圆形区域。依托于卷积神经网络结构，建立火花塞表面缺陷特征提取模型，提取每个规划区域包含的深层特征信息。运用RPN算法对提取特征进一步分析，输出表面缺陷检测结果。实验结果表明：所提检测方法的mAP值为0.96，与基于SVM、基于KNN、基于MLP的检测方法相比，mAP值提升了15%,21%和27%。     

机器视觉表面缺陷检测综述

目的 工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端,在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。方法 以机器视觉表面缺陷检测为研究对象,在广泛调研相关文献和发展成果的基础上,对基于机器视觉在表面缺陷检测领域的应用进行了综述。分析了典型机器视觉表面缺陷检测系统的工作原理和基本结构,阐述了表面缺陷视觉检测的研究现状、现有视觉软件和硬件平台,综述了机器视觉检测所涉及到的图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取及其选择算法、图像识别等相关理论和算法研究,并对每种主要方法的基本思想、特点和存在的局限性进行了总结,对未来可能的发展方向进行展望。结果 机器视觉表面缺陷检测系统中,图像处理和分析算法是重要内容,算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性,一直是研究者们努力的方向。结论 机器视觉是对人类视觉的模拟,机器视觉表面检测涉及众多学科和理论,如何使检测进一步向自动化和智能化方向发展,还需要更深入的研究。     

基于机器视觉的产品表面瑕疵检测算法

在自动化生产中产品的表面异物瑕疵影响其质量、外观，如何准确、快速、高效的检测和识别出表面异物瑕疵至关重要。为提升产品表面异物瑕疵的检测效率，提出一种区段瑕疵检测算法。对区段瑕疵检测原理进行说明，设置最佳的检测方式，采用基于PLC+工控机的控制方式，设计总体机械方案，采用总面积瑕疵检测法，依托CV-X系列视觉系统，对杯子异物进行有效检测。为验证检测算法的有效性，将机器视觉检测与人工检测作对比，实验结果表明机器视觉检测具有更好的准确性和快速性，有效提升杯子异物检测效率。