图像处理技术在活塞销缺陷检测中的应用

针对活塞销缺陷图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。针对在工作现场采集的活塞销缺陷进行数字成像,结合图像的变换、中值滤波、阈值分割、边缘检测、特征提取、模式识别等算法,通过适当的处理和分析,对活塞销缺陷进行了自动检测与识别,最终实现了对缺陷的机器自动识别。     

图像处理技术在齿轮缺陷检测中的应用

针对齿轮缺陷图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法.针对在工作现场采集的齿轮进行数字成像,结合图像的变换、中值滤波、阈值分割、边缘检测、特征提取、模式识别等算法,通过适当的处理和分析,对齿轮缺陷进行自动检测与识别,最终实现了对缺陷的机器自动识别.应用先进的数字图像处理技术的是实现产品质量监控和故障诊断的有效方法.     

基于支持向量机的焊缝缺陷类型识别研究

针对焊缝的线形和圆形两种主要缺陷,提出了一种基于支持向量机的焊缝缺陷种类识别算法。首先,对焊缝X射线图像运用模糊C均值聚类、区域填充、均值滤波、边缘检测、大津阈值及谷发现图像预处理算法,获取焊缝缺陷的位置,然后通过逆表面阈值算法将缺陷从焊缝中分割出来;利用基于分段分形纹理分析算法提取焊缝缺陷的特征值;最后将特征值输入到基于支持向量机的焊缝缺陷分类器中,识别出焊缝缺陷种类。试验结果表明,通过对150张焊缝X射线图像进行训练,对80张焊缝X射线图像进行测试,平均正确识别焊缝缺陷种类的准确率达97.5%,满足工业要求。     

图像处理技术在活塞销缺陷检测中的应用

针对活塞销缺陷图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。针对在工作现场采集的活塞销缺陷进行数字成像,结合图像的变换、中值滤波、闽值分割、边缘检测、特征提取、模式识别等算法,通过适当的处理和分析,对活塞销缺陷进行了自动检测与识别,最终实现了对缺陷的机器自动识别。     

X射线焊缝底片数字化图像边缘检测方法

从X射线焊缝底片数字化图像缺陷识别的实际需求出发,针对焊缝缺陷图像边缘提取,进行不同边缘检测方法的对比研究,分析各类边缘检测算子边缘提取效果的特点及阈值的取值对边缘检测算子的边缘提取效果的影响,提出基于数学形态学的多方位结构元素边缘检测方法.实验表明：综合采用阈值优化的Canny算子和基于改进的形态学梯度算子及多方位结构元素的数学形态学边缘检测方法,能够获得完整全面的边缘信息,有利于对焊缝缺陷的分类及缺陷等级识别.     

基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法

针对X射线探伤图像中的缺陷被提取时易产生形变,提出一种基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法.首先对图像求补运算,以分水岭算法决定结构元素尺寸,采用改进的自适应数学形态学滤波算法处理图像,图像经阈值分割得到包含缺陷的二值图像;在此基础上对缺陷目标进行形态学收缩得到区域生长的若干种子点,以种子点的原始像素值为初始值,选择目标区域中的像素值大于或等于初始值的像素点进行合并生长得到新目标图像,以初始值减去2得到新的初始值,然后循环生长并计算新目标Canny边缘图像与原目标Canny边缘图像的Hausdorff距离,采用最小hausdorff距离为区域生长停止规则,所有目标生长完全后经过组合从而实现缺陷边缘重建.试验结果表明,该方法能够有效恢复缺陷的原貌,缺陷边缘重建效果明显.     

基于X射线图像和卷积神经网络的石油钢管焊缝缺陷检测与识别

研究了基于X射线图像和卷积神经网络(CNN)的石油钢管焊缝缺陷检测与识别问题。首先采用数字图像处理技术拟合提取出焊缝区域,验证了咬边缺陷的存在不影响焊缝边缘的提取;针对常用阈值分割方法不适于小面积区域缺陷分割的局限,采用基于排序点的聚类算法(OPTICS)对区域内任意形状大小的缺陷和噪声干扰点进行分割,然后对缺陷、噪声和无缺陷的正常图像进行提取并进行数据增强及尺寸归一化操作,从而完成焊缝图像的预处理以构建出样本图库。最后采用CNN与Softmax分类器相结合的算法,以缺陷和噪声为输入样本训练CNN并进行了实际应用实验,实验结果验证了方法的有效性。     

列车车轮踏面缺陷图像区域提取

针对踏面缺陷图像的特点,对其缺陷图像区域提取技术进行了研究,设计了一种基于平稳小波自适应阈值踏面区域分割算法,提出了一种基于分块思想粗定位和精定位组合定位的剥离缺陷区域提取算法和基于踏面边缘线扫描搜索的擦伤区域提取的算法。通过两个踏面缺陷的实例,验证了算法的有效性,对现场采集样本进行试验,结果表明：系统对剥离和擦伤的两种缺陷的漏识率分别为8.3%和5.3%,误识率为5.1%,为后续特征提取和识别奠定了基础。     

埋弧焊X射线焊缝图像缺陷分割检测技术

针对在埋弧焊X射线焊缝图像的强噪声和弱对比度特点下常规图像分割算法成功率低的现状,通过综合的分析和实验有针对性地给出了系统、实用的缺陷分割方法.首先通过实验给出了一种提取焊缝图像感兴趣区域(the region of interest,ROI)的方法.该方法通过中值滤波,基于sin函数的图像增强、大津法分割、Sobel算子边缘检测和Hough变换可以定量计算出X射线焊缝图像的ROI区域.进一步通过实验给出基于大津法的焊缝缺陷分割算法,实验表明在无人工设定初始分割阈值情况下这一分割算法具有较高的分割成功率.为进一步提高分割成功率,针对焊缝缺陷相对面积较小的特点,提出将缺陷视为噪声,将平均局部平均灰度视为密度,利用密度聚类方法进行缺陷分割.该方法在78张有缺陷的焊缝图像中,成功地分割出74张图像中的缺陷.最后在所研究算法基础上给出了一个综合考虑到各种因素的分割算法,即可节约计算时间,又可以保证分割的成功率.     

炭素制品缺陷的X射线自动检测技术研究

针对炭素制品X光图像的特点,对其缺陷的提取与识别技术进行了研究,给出了目标边界提取算法和基于小波变换的图像增强算法,实现了图像的背景去除及增强处理。在此基础上,为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从背景去除后的图像中提取出缺陷区域,取得了良好的效果。对缺陷特征选择及识别方法进行了研究,设计了基于遗传策略的特征选择和基于BP神经网络的缺陷识别算法,计算表明:缺陷正确识别率可达95%以上。采用上述技术开发完成了一套炭素制品缺陷X射线自动检测系统。     

基于小波包变换和奇异值分解的机加工表面纹理特征提取

为提取机加工表面的纹理特征,提出利用小波包变换和奇异值分解提取灰度图像特征的新方法,给出了小波包变换算法及奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量的均值和方差分别定义了灰度图像的特征参数k1和k2,并探讨了特征参数与表面纹理之间的关系。结果表明:特征参数能够敏感地反映机加工表面的纹理特征。k1表征了机加工表面的支撑面积,其值越大,支撑面积越大;k2表征了机加工表面纹理的粗糙度,其值越大,纹理越粗糙。因此,机加工表面的纹理特征可通过灰度图像特征参数k1和k2评定。     

二阶线性系统调参共振的特征信号检测

以二阶线性系统为信息检测处理模型,提出二阶线性系统调参共振的特征信号检测方法。该方法利用线性系统的共振特性,得到系统响应最大值随固有频率变化的特性曲线,根据曲线中的极大值即可识别噪声中的特征信号。仿真和转子故障诊断实验表明,所提出的方法原理简单,能为实际信号检测与处理提供一种可行实用的方法。     

大型辗环机抱辊系统动力学性能分析及研究

对某大型辗环机抱辊系统动力学性能进行了分析,建立了轧制过程中抱辊系统的运动方程.在此基础上,对辗环机抱辊系统的动力学性能进行数值仿真分析,得到抱辊系统参数随环件直径变化的趋势和其最优结构参数.     

基于模糊层次分析的足楦匹配算法在鞋楦定制中的应用

针对现有的鞋楦定制技术没有完善的足楦匹配算法及衡量指标等问题,提出了基于模糊层次分析法（FAHP）的足楦匹配算法,通过计算鞋楦数据库中的鞋楦与足部的匹配值来决定技术路径。首先,提取8个足楦特征参数作为FAHP的准则来衡量足楦匹配情况,采用三角模糊数计算足楦特征参数的匹配值;根据各特征参数对成鞋舒适性的影响以及变形设计难易程度建立成对比较阵。然后,通过求解最大特征值的特征向量得到各参数对足楦匹配度值的权重。最后,计算出足楦匹配度值并选择技术路径。给出了足楦匹配度值计算实例,求解得到其值为0.69。结合阈值0.50、鞋楦定制标准0.80,说明该鞋楦与足部不完全匹配,但可作为变形修改设计的基础母楦。该方法可将基于鞋楦数据库的鞋楦定制与直接基于足部3D形貌的无实体楦造型等方法结合到一个系统中,提高量足制鞋的效率,降低定制成本。     

基于结构概率设计的系统可靠性分析方法

将结构概率设计方法与系统可靠性分析方法相结合,采用耗损故障分析模型,对系统的可靠性特征和寿命特征进行了研究。考虑结构系统强度名义值随时间的耗损特性,由结构概率设计方法所要求的可靠度,推导了其相应的强度名义值的极限。根据强度耗损模型及概率统计理论,推导了系统的寿命分布函数,然后依据系统可靠性的分析方法即可以求出与结构概率设计要求的失效相对应的寿命特征和可靠性特征。     

颚式破碎机行程特征值的仿真研究

颚式破碎机的行程特征值为破碎机的垂直行程除以水平行程，它的行程特征值越小，表示破碎机的性能越优越。在ADAMS环境下建立了双腔颚式破碎机的运动机构虚拟模型，并对此机构两破碎腔进、排料口的垂直行程曲线和水平行程曲线进行了仿真分析，最后得出行程特征值的仿真结果，仿真结果与理论分析结果进行比较，实现了在计算机上的仿真分析与理论分析相结合，分析结果为设计提供了依据，有很强的实用性。     

基于离群算法组合曲面特征点提取的研究

为了克服目前组合曲面提取特征点算法中阈值选取困难导致边界特征点误判的缺点，在对组合曲面特性进行分析的基础上，提出了一种基于离群算法的组合曲面特征点提取算法。该算法根据曲面特性定义了曲面域和曲面域深度，在空间统计学基础上引入正态分布的标准单位数和置信系数，采用空间数据挖掘中的离群算法提取组合曲面特征点。通过在某型摩托车零件中的应用，表明了该方法可以有效地避免阈值选取问题，且证明了该算法的有效性和实用性。     

An active manufacturing method of surface micro structure based on ordered grinding wheel and ultrasonic-assisted grinding

At present, many studies have shown that crosshatch micro structures can effectively improve surface performance. This paper presents a method for manufacturing micro structure based on ultrasonic-assisted grinding (UAG) and ordered grinding wheel. Firstly, the parameters of ordered grinding wheel and the surface characteristic parameters in relation to working performance are proposed. According to the kinematics of grinding, the governing equation between the surface characteristic parameters and the machining parameters is established. Based on the proposed characteristic parameters, the pattern parameters and machining parameters are inversely solved by the governing equation. The crosshatch micro structure manufacturing based on ordered grinding wheel and ultrasonic-assisted grinding is achieved, and because the fabrication technology of the grinding wheel is not mature, its correctness and feasibility are preliminary verified by the numerical simulation method and grinding experiment. The paper method is original for the active manufacturing of the crosshatch micro structure and is of reference value for the micro structure active manufacturing.     

塔机的塔身有限元建模和对比分析

论文对塔式起重机塔身建模、约束处理作了探讨,在此基础上利用有限元软件ANSYS12.1对QTZ500塔式起重机塔身进行了稳定性分析,精确计算出了塔身典型工况下的特征值。其结果对塔机的设计具有指导和借鉴意义。     

基于神经网络的汽车发动机机械设备故障定位

为提升发动机故障定位方法的定位性能,提出基于神经网络的汽车发动机机械设备故障定位。该方法首先依据汽车发动机具体结构,分析汽车发动机的各项故障类型,结合小波原理分析发动机振动信号,获取发动机故障特征向量值;再依据获取的特征向量,建立基于人工神经网络的汽车发动机故障定位模型;最后通过遗传算法更新模型参数,计算模型输出值,实现发动机的故障定位。结果表明,运用该方法对汽车发动机实施故障定位时,故障定位精度高、定位效果好以及定位性能优秀。