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1.
介绍了平板远场涡流检测系统的基本结构和基本检测原理.根据检测时系统中磁力线和能量的分布特点,提出了能量凹陷区的概念.利用电磁数值仿真技术,给出了远场涡流检测中导体板无缺陷和有缺陷时,感应线圈处对检测信号起主要作用的方向的磁通密度分布变化特点.对比分析了板中不同深度和不同半径平底孔缺陷对感应线圈处磁通密度分布的不同影响.分析结果表明,因缺陷引起的空间磁通密度分布曲面形状与缺陷形状间有较直观的对应关系.最后,给出了实际平板远场涡流检测实验中,铁板上下表面存在不同尺寸平底孔缺陷时的远场检测信号曲线,显示出缺陷的半径、深度及位置对检测信号的不同影响.
  相似文献   
2.
基于独立分量分析的声发射信号去噪方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对声发射信号比较微弱,实际检测信号中常含有强背景噪声的问题,提出了基于独立分量分析(ICA)的信号去噪方法.该方法首先对观测信号进行FastICA分解,得出多导独立分量;再根据一定的时域及频域先验知识,将独立分量中的噪声信号通道置零,利用解混矩阵反演出去噪后的信号.文中通过断铅声模拟发射信号去噪仿真和埋地水管泄漏声发射信号去噪实验,对该方法进行定性和定量分析.结果表明,与常规的去噪方法比较,ICA去噪方法受噪声强度影响较小,能够得到更高的信噪比和更好的相关系数,有利于提高埋地水管泄漏点的定位精度.  相似文献   
3.
提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.  相似文献   
4.
制鞋业中的皮革表面缺陷查找和排样主要靠手工完成,因此效率低下.基于图像处理技术的自动化缺陷查找及排样,可以较大地提高生产效率.皮革的缺陷查找和排样,主要在皮革的正面进行,因此皮革正反面的自动判别是后续处理的关键.因为皮革具有典型的纹理特征,纹理图像其特殊的像素空间分布方式有别于普通的灰度图像,因此常用的灰度图像分类特征对纹理图像的分类不适用.而基于灰度共生矩阵提取纹理图像的统计量组成的特征向量,并在Fisher判别准则的基础上设计一种线性分类器来对皮革纹理图像进行分类.实验结果证实,该分类器可有效地对皮革的正反面进行分类。  相似文献   
5.
基于小波包分解的纹理图像去噪   总被引:1,自引:0,他引:1  
噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想.文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法.采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的.实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果.不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息.  相似文献   
6.
开发了用于自动导引车辆的数字工位视觉识别系统.根据路面区域、导航线区域和数字工位区域的不同颜色特征,以彩色图像中的R分量(红色分量)为处理对象,利用红色分量在每一副采集图片的像素分布中寻找字符可能出现的区域;根据HIS颜色空间特征参数饱和度S和色调H,提取数字工位;快速校正后,利用字符的整体结构特征进行数字初步分类,优化字符特征区域的确定及统计办法,在改进的特征统计基础上进行数字的再辨识.现场实验表明,该系统可获得较好的识别效果(正确率达到98%),字符提取耗时16 ms,校正、识别总耗时47 ms,满足车辆数字工位识别实时性、准确性、鲁棒性的要求.  相似文献   
7.
针对蚁群算法在解决组合优化问题时存在演化过程收敛慢、耗时长的缺点,提出了将确定性搜索移动引入蚁群算法中,并研究了改进后蚁群算法在啤酒配方优化中的应用.在满足生产指标前提下,实现配方的原料总成本最低.应用结果表明:针对啤酒配方优化问题,改进的蚁群算法,具有更强的全局搜索能力和鲁棒性,并易于实现,具有较好的应用价值.  相似文献   
8.
二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.  相似文献   
9.
基于分形维和独立分量分析的声发射特征提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对噪声对声发射信号分形维的影响,提出了一种基于分形维和独立分量分析(ICA)的结构材料声发射信号特征提取方法.文中首先给出了分形维的概念,并从理论上分析了噪声对声发射信号分形维的影响.接着引入ICA进行信号预处理,以提取源独立的去噪信号进行分形维计算.最后进行了多组铅心模拟声发射实验.实验结果表明,不同的声发射源和传播介质下声发射信号的分形维表现出明显不同的特征,且与去噪前的分形维相比,能够更好地对应声发射事件数.分形维具有受研究者主观影响小、易于标准化的优点,可以作为一种新的结构材料声发射的特征识别方法.  相似文献   
10.
针对蚁群算法在解决组合优化问题时存在演化过程收敛慢、耗时长的缺点,提出了将确定性搜索移动引入蚁群算法中,并研究了改进后蚁群算法在啤酒配方优化中的应用.在满足生产指标前提下,实现配方的原料总成本最低.应用结果表明:针对啤酒配方优化问题,改进的蚁群算法,具有更强的全局搜索能力和鲁棒性,并易于实现,具有较好的应用价值.  相似文献   
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