基于ARM7的底片数字化仪电机同步驱动设计

针对焊缝缺陷X射线实时自动检测技术普遍存在误检高的问题,研制了钢管焊缝缺陷X射线实时自动检测系统,本文提出了工业胶片智能检测系统中采集和控制的同步问题的研究方法,设计了步进电机的控制方法与光电编码器采集方法,通过超低功耗系列单片机LPC2114进行步进电机速度的采集与电机速度PID控制,同时,步进电机带动夹持机构使胶片相对CCD运动,线阵CCD开始采集图像。只要CCD的线频率与扫描机构的运动速度同步,就可以采集到没有畸变的图像,运用LMD18245全桥电机驱动器等器件以及设计所需的相关软件的使用。在此基础上,对系统进行设计、编程和调试,该系统在压力管道焊缝缺陷实时自动检测中验证了其正确性和有效性。     

基于STM32的焊缝底片数字化仪硬件设计

针对焊缝缺陷X射线实时自动检测技术普遍存在误检高的问题,研制了焊缝缺陷X射线实时自动检测系统,提出了工业胶片智能检测系统中采集和控制的同步问题的研究方法,设计了步进电机的控制方法与光电编码器采集方法,采用Cortex—M3内核的STM32进行步进电机速度的采集与电机速度PID控制,同时,步进电机带动夹持机构使胶片相对CCD运动,线阵CCD开始采集图像。只要CCD的线频率与扫描机构的运动速度同步,就可以采集到没有畸变的图像,运用LMD18245全桥电机驱动器等器件以及设计所需的相关软件的使用。在此基础上,对系统进行设计、编程和调试,该系统在压力管道焊缝缺陷实时自动检测中验证了其正确性和有效性。     

X射线焊缝图像缺陷的特征提取及动态检测

本文针对X射线焊缝图像的复杂性,提出了一种能够准确提取缺陷特征的方法。首先对焊缝图像进行了简单的预处理,然后对图像进行减影技术的处理,降低了原始图像的干扰成分,仅提取图像中的缺陷部分,最后设计了一种特征测量的实时显示系统,使缺陷特征能够实时显示出来。另外,还设计了扫描功能,显示某行或列的灰度值,实现了对某些图像缺陷的动态检测。结果表明,该方法能够很好的完成缺陷特征的提取及动态监测,实用性很强。     

基于广义模糊算子的焊缝图像的缺陷提取

在X射线成像自动检测技术中,至关重要的一步就是图像中缺陷的提取和分割,其处理效果直接影响到后续缺陷的识别的正确性。先对焊缝图像进行广义模糊算子GFO增强处理,再运用数学形态学对焊道边界进行处理,最后提取出焊缝缺陷。实验证明,该方法能有效地提取出缺陷,为后续正确识别缺陷打下良好基础。     

基于专家系统的压力容器胶片焊缝缺陷识别技术研究

针对压力容器无损检测中胶片焊缝的缺陷识别,根据缺陷图像的特征,采用图像预处理、图像分割算法,专家系统等方法,提出了一种胶片焊缝缺陷的识别方法,并在MATLAB下实现。介绍了专家系统的基本原理、结构、建立方法和识别策略,根据焊缝缺陷特征,从不同层次进行识别。通过不断的试验来完善胶片缺陷专家系统库,进一步提高缺陷识别率。     

管材直线焊缝超声波自动探伤设备的研制

针对管村直线焊缝生产线的无损检测要求，提出了一种切实可行的焊缝超声波自动探伤方法。据此方法，设计出自动管材焊缝探伤设备，可以实时检测出缺陷在焊缝及周边中的分布，并加以显示和记录。     

基于涡流脉冲热成像的角焊缝表面裂纹检测北大核心CSCD

角焊缝裂纹是焊接结构中常见的缺陷之一,由于其所处位置特殊而常出现漏检、错检等情况。本文采用涡流脉冲热成像技术对T形角焊缝裂纹进行了研究,并提出了一种包含表面裂纹热图像前、后处理及定量检测的检验方法。首先,采用L形铁氧体磁芯对角焊缝缺陷试件进行检测,然后基于独立成分分析算法(ICA)对整个图像序列进行前处理,并提出了一种改进区域生长算法用于提取缺陷特征,最后利用所提出的检测方法对缺陷进行了定量检测和误差分析。实验结果表明,所提出的检测方法可以实现对焊缝表面裂纹的检测,抑制不均匀加热和边缘效应,改善图像分割中的欠分割和过分割现象,且检测出的缺陷长度和宽度相对误差仅为0.4%和14%。     

焊缝表面缺陷的涡流红外热成像检测

焊缝对金属结构的完整性起关键作用,而焊缝表面气孔缺陷是威胁金属结构整体性的缺陷之一。文中将涡流热成像技术与漏磁相结合,实现对人工模拟焊缝表面气孔缺陷的快速检测与全面描述。通过采用数值模拟方法分析了检测区域电磁场分布和温度分布,验证该方法可在检测区域形成相对均匀的电磁场。利用涡流热成像实验平台对不同直径与深度表面气孔缺陷进行实验检测,分析缺陷大小对温度的影响。同时与ICA图像处理算法相结合,减小焊缝边缘效应的影响,进一步增强原始图像中缺陷特征。结果表明：该方法对尺寸较小的气孔缺陷具有较高的灵敏度,可以显著提高焊缝缺陷检测能力,且相对于气孔缺陷深度,缺陷直径对于表面温度影响较大,可利用温度曲线1阶导数峰值更清楚识别不同大小的缺陷。     

基于X射线焊缝图像缺陷特征提取的研究

本文针对X射线焊缝图像的复杂性,提出了准确快速的提取焊缝区域和缺陷的方法。由于检测到的X射线图像具有对比度不高、光照不均、缺陷边缘模糊、图像噪声多、存在较大的背景起伏等缺点,首先对含有缺陷的焊缝图像进行一系列的图像预处理;然后采用自适应阈值分割算法来提取焊缝缺陷区域,为缺陷特征测量做准备工作;最后,在图像本身所包含的几何特征、灰度特征、结构信息、颜色信息等特征中,对缺陷图像进行几何特征的测量,以便对缺陷类型进行分类。结果表明,该方法能较准确地提取射线图像的焊接缺陷,并能较准确的获取该缺陷的几何和代数特征,具有良好的适应性和实用性。     

基于涡流脉冲热成像的焊缝表面多缺陷检测

焊缝表面气孔缺陷的存在减少了工件的有效截面积,降低了工件抵抗外载荷的能力,严重时会导致工件断裂,为此提出一种基于涡流脉冲热成像技术的焊缝表面多缺陷检测方法。首先,采用一种新型电磁传感器结构,通过涡流脉冲热成像原理对不同直径和深度的碳钢缺陷进行检测,并分析了图像序列中缺陷区域与非缺陷区域的温度信号;为了提高该检测系统的灵敏度,采用主成分分析方法对图像序列进行图像重构,增强原始图像中缺陷特征。最后,通过实验验证了该方法,实验结果表明该方法能够减小焊缝边缘效应的影响,实现对焊缝表面缺陷的大面积检测,并为红外热像仪提供一个开放的视野。     

基于多参数的驾驶员疲劳检测系统

疲劳驾驶已经成为威胁驾驶员安全的重要因素.本文设计了一种融合眼睛状态和心跳速率变化的驾驶员疲劳检测系统,分别研究了驾驶员疲劳时眼睛状态和心跳速率的变化规律,改进了已有的疲劳检测算法以适应驾驶环境.由于融合了眼睛检测子系统和心跳速率检测子系统,该系统既减小了光照等环境因素的影响,又克服了心跳速率检测设备有延迟的缺点,具有更好的准确率.实验结果证明该系统具有良好的鲁棒性和实时性.     

特征检测与异常检测相结合的入侵检测模型

介绍了入侵检测技术的基本概念,讨论了几种常见的入侵检测技术,提出特征检测和入侵检测相结合的一种检测技术,建立了模型并分析了实验结果,发现其检测性能更好。     

网络入侵检测技术研究

对入侵检测作较全面的综述性介绍，首先从入侵、入侵检测的概念出发，接着介绍入侵检测的分类和入侵检测系统的模型，最入对入侵检测的各种方法进行简要分析。     

基于聚类的网络异常检测

探索一种基于聚类来识别异常的方法,这个方法不需要手动标示的训练数据集却可以探测到很多不同类型的入侵行为.实验结果表明该方法是可行的和有效的,使用它来进行异常检测可以得到探测率和误报率的一个平衡,从而为异常检测问题提供一个较好的解决办法.     

基于能量和循环谱的两步频谱感知

频谱感知是认知无线电的重要技术之一,它通过实时感知电磁环境以判断频谱空穴的存在。根据能量检测的检测时间短,以及循环平稳特征检测在低信噪比情况下的检测准确性高的优点,提出了基于能量和循环谱的两步检测算法。通过实验仿真表明,与循环平稳特征检测相比,两步检测的检测时间大幅度缩短,同时检测准确性也得到了提高。     

基于VC＋＋的超声波混凝土厚度检测软件的设计与实现

为检测混凝土厚度,研发了基于Windows平台的超声数据分析软件,并根据用户需求设计系统架构和模块功能,以提高软件的可靠性和易用性。该软件采用自定义数据格式,利用多种数字信号处理方法对原始数据进行分析处理,当发射器有效地监测到反射波时,软件根据收集到的数据计算出混凝土厚度。     

Fast-response low-ripple envelope follower

A novel envelope detector structure is proposed in this paper that overcomes the traditional trade-off required in these circuits. It improves both the tracking and keeping of the signal and thereby obtains great savings of capacitor area. At the same time, it cancels nonlinearities due to the use of switches when this technique is employed, such as nonlinearities caused by charge injection and, tenders high performance with small ripple (<1%), fast settling (0.4 μs) and high linearity.     

故障信号的分析与检测方法

讨论了小波变换及其基本性质,探讨了基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法。在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成分,使信号的奇点、突变点被放大,成为诊断故障信号的手段。     

视频检测算法研究与FPGA实现

视频检测、跟踪、识别一直是智能监控、视频检索、模式识别相关领域研究的热点。在此使用FPGA作为系统的控制模块,实现了基于背景寄存检测算法的检测系统。该系统在满足实时性要求的同时,较好地完成了检测任务。并用在QuartusⅡ,ModelSim进行混合仿真,避免了硬件平台的限制,增加了实现的成功率。     

A pattern recognition approach to tone detection

A pattern recognition approach is proposed for tone detection. Three basic tone features are extracted from the signal in the form of power, mean frequency, and spectral concentration. These three features are calculated for each signal sample taken during the decision interval and are represented by points in a three dimensional space.The actual tone detection function is then performed by partitioning the feature space in two decision volumes corresponding to the two alternatives (tone present and absent respectively) and by identifying the presence of associated clusters. A reject option is available when the decision volumes are not complementary, and allows the system to be insensitive to very noisy samples (e.g. impulsive noise).A non-linear classification method is presented which provides adaptive and robust detection in presence of non gaussian noise. Moreover global performance may be optimized on-line for unknown or time varying environments.Hardware and Software simulation results are presented and show good performance in presence of impulsive and interference noise.