基于小波变换的X射线数字图像焊缝缺陷边缘检测

在数字化射线检测中,为了更好地对焊缝图像缺陷边缘进行检测,提出一种基于小波变换的处理方法。根据X射线数字图像的特点,基于MATLAB R2012a设计了一套完整的焊接缺陷边缘检测流程,可应用于随机选取的数字化射线检测影像。该方法具有较强的去噪效果,同时具备很好的连续性,通过试验证实了该算法的可行性,与其他边缘检测算子进行比较得到较好的试验结果。     

油管螺纹图像处理方法研究

油管螺纹图像主要用于对螺纹形貌的观察和测量。对螺纹图像采用了低通滤波、对比度变换、高通滤波等处理方法,有效地改善了图像的质量。用于尺寸测量的螺纹牙型图像根据其直方图的特征,首先采用灰度阈值分割法分离牙型轮廓,生成二值图像,然后利用跨度最小的Roberts算子提取二值图中螺纹轮廓线,得到的轮廓边缘细致、准确,可以用于尺寸测量。     

基于全景展开图像的隧道衬砌渗漏水数字化识别方法研究

文章通过隧道衬砌展开影像生成器软件对隧道衬砌渗水区域采集影像进行特征点提取、图像匹配、模型识别、图像展开与拼接处理,得到隧道衬砌的全景展开图像。利用图像分割与处理技术,对全景图像采用灰度图像转换、阀值选取、二值图像开闭运算等原理实现对图像渗水区域信息的识别与修正,并基于贵州某运营公路隧道衬砌渗漏水实例,经过若干算法程序提取出该隧道渗水病害的位置、面积及病害长度等特征信息,建立了一套隧道衬砌渗漏水病害的数字化识别系统,可为隧道衬砌渗漏水检测提供一种便捷、高效、全面的综合检测手段。     

基于声发射技术的管道泄漏检测与定位方法研究

为提高管道无损检测中对小孔径泄漏检测灵敏度、泄漏信号判别准确率以及泄漏点定位精确度,提出一种基于声发射技术并结合信号频域特征提取算法的管道泄漏识别和定位方法。设计管道泄漏检测实验平台进行管道泄漏检测实验,采用经验模态分解方法和小波分解重构相结合的信号处理算法进行降噪并提取信号频域特征,研究不同孔径和不同管道压力下管道泄漏检测和泄漏点定位问题。验证了基于声发射技术并结合信号频域特征提取算法的管道泄漏检测方法的有效性。     

基于SR和LMD的埋地管道损伤谐波磁场检测方法

针对埋地钢质管道损伤不开挖检测问题,提出一种非接触式谐波磁场检测方法.利用调频载波原理将高频信号叠加到低频信号上构建谐波激励信号,通过聚焦阵列增强激励信号的空间辐射能量和靶向性;采用三维矢量隧道磁阻差分传感器阵列对磁场信号进行采集.采用双稳随机共振(SR)算法增强目标信号能量并采用局域均值分解(LMD)算法进行自适应时...     

基于傅里叶变换的管道杂散电流分析及应用

杂散电流严重威胁管道的安全运行,对其进行检测、分析和排流是管道防腐的重要工作.针对这一问题,提出了基于傅里叶变换杂散电流分析方法.傅里叶变换的基本思想是将时域的信号转换到频域进行分析.管道对地电位测试数据,通过傅里叶变换分析处理之后,可以得到其中的直流分量和不同频率的交流分量.对这些分量的幅值进行分析,可以判断管道上存...     

基于小波分析的自来水管道泄漏定位装置

针对自来水管道的泄漏,采用小波变换对TMS320C5402采集到的管道内水压信号进行处理,利用变换后模的过零点特性定位泄漏点的位置。实测结果表明：这种方法具有较高的检测精度和定位精度。     

基于OPENCV的车牌定位方法

文章以Windows系统下Visual Studio 2015为软件平台,综合运用Opencv中的图像单通道化、图像预处理增强、自适应的二值化阈值、边缘检测等算法方法对车辆牌照进行有效地定位。实验结果表明,定位效果理想,效率高,易于后续识别。     

小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理

采用漏磁法对输油管道进行无损检测时,采集的漏磁信号具有数据量大和附带大量噪声的特性.为了去除信号中夹杂的噪声,采用小波变换中的Mallat算法对漏磁信号进行处理,使信号便于储存和分析.通过信号处理实验,取得了良好的效果.     

基于LabVIEW管道泄漏检测系统的研究

介绍了管道泄漏检测系统的设计原理.利用LabVIEW中的小波分析函数对采集到的信号进行处理,并利用小波变换模极大值捕捉压力信号的突变点,从而得出负压波传播到上下游监测点的时间差,进而利用负压波定位原理进行泄漏点的定位.另外,对于优化程序内存和提高CPU的利用率提出了一些有效的解决方法.     

基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究

随着电磁波探测在道路领域的日益推广,探地雷达逐渐成为道路内部状况诊断的有效手段。通过探地雷达设备获取的道路内部雷达图像经校零、背景去除、滤波等处理后因图像差异性较大目前没有较为统一的解释。为了探究不同参数下的灰度共生矩阵特征对不同病害图像的适用性,本文首先通过正交试验设计对灰度共生矩阵参数进行组合,然后在不同参数下利用灰度共生矩阵算法对原始雷达图像进行特征计算,最后得到不同参数设置下对比度、逆方差、能量、熵值四种特征图像。结果表明：当滑动窗口为11×11、统计方向为45°、灰度级数为8时,层间黏结不良的熵特征更为明显;滑动窗口为5×5、统计为方向90°、灰度级数为128时,裂缝的熵特征更为明显。本文提出的探地雷达图像纹理特征适用性参数设置对图像分割、识别及数据增强等有一定的参考价值。     

基于密度峰值聚类的射流风机智能诊断

为了在无诊断专家以及无诊断知识的情况下,仍然可以准确地对不同类别的故障进行区分,文章提出了一种基于密度峰值聚类(Clustering by Density Peaks Search,DPS)的隧道射流风机轴承智能诊断模型。该模型分别采用小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)对原始振动信号进行分解,提取各分解后信号的时域指标和频域指标组成联合特征指标,然后利用距离评估技术对联合特征进行评估,并选取敏感特征作为DPS算法的输入,从而实现对隧道射流风机不同状态的自动识别。实验结果表明:小波包分解、距离评估技术能够非常精细地获取故障信息,从大量的故障特征中筛选出敏感特征;同时,密度峰值聚类算法能够很好地自动识别不同的故障类别,增加了整个模型的智能化程度。     

基于线阵相机的运营隧道衬砌裂缝图像采集方法试验研究

隧道病害检测中衬砌裂缝的检测十分重要。基于目前我国隧道衬砌裂缝检测自动化程度低、效率低、精度差、易漏记等情况,文章对采用线阵相机的隧道衬砌图像采集方法进行了试验研究。首先介绍了试验条件下的线扫描成像检测基本原理,其次对试验设备及系统集成进行了理论分析和设备选型,最后在试验条件下进行了测试,完成了隧道衬砌模型的图像数据采集。结果表明,提出的图像采集方法能够应用于隧道衬砌裂缝图像的采集,为真实隧道环境下基于线阵相机的隧道衬砌图像采集提供切实可行的理论参考依据。     

基于改进HHT变换法的波纹补偿器振动信号分析

为解决波纹补偿器产生的非线性、非平稳振动信号处理困难的问题,提出了 一种基于改进HHT变换法的波纹补偿器振动信号分析方法.改进HHT变换法首先是对振动信号进行小波降噪处理,然后通过EMD法分解出若干IMF,最后对每个分解后的IMF分量进行Hilbert变换得到Hilbert谱和Hilbert边际谱.经实验验证,改进HH...     

管道环焊缝检测图像智能识别技术研究

为提升环焊缝缺陷排查效率和智能化水平,对管道环焊缝的漏磁和射线检测图像进行了缺陷智能识别技术应用研究。基于管道环焊缝射线检测底片的数字化图像,进行了缺陷图像智能识别流程制订、算法设计和软件开发,实现了未熔合等样本缺陷的智能识别分析。对在役管道的漏磁内检测数据,开发环焊缝图像自动获取和识别分析算法工具,实现了环焊缝缺陷等特征图像的自动采集和识别分析。     

基于视频的行人检测算法研究

文章提出了一种基于视频图像的行人检测算法。通过动态阈值目标分割算法获得运动目标,同时将分割结果块化处理,以减少算法时间复杂度。使用最小外接矩形获得目标的高宽比,结合基于质心的目标跟踪方法获得目标物体运动速度,进而对行人事件进行检测。实验结果表明,该方法能准确地检测交通场景中的行人事件,有效地解决抖动、光线及积水等因素对行人目标检测的影响,具有良好的实时性和准确性。     

基于形貌特征的CO2腐蚀速率预测方法

针对CO2腐蚀过程复杂，难以利用实测数据有效预测腐蚀速率问题，文中以腐蚀形貌图像为对象，利用支持向量机（SVM）构建预测模型，实现对CO2腐蚀速率的预测。对N80钢的CO2腐蚀图像进行灰度处理、灰度增强及二值化处理，提取蚀孔数目和孔蚀面积。经计算获得孔蚀密度及孔蚀率，结合工作温度及CO2分压作为腐蚀速率预测的四维特征向量。以SVM构建预测模型，经测试，可准确预测CO2腐蚀速率，并与神经网络预测结果进行对比，验证了该方法的优越性。     

城市道路交通标志设计参数研究

基于城市道路中车辆行驶模型的复杂多样性,研究驾驶员的行驶特性和视觉特征,建立相应的行驶模型和视觉模型,计算在不同的道路条件、不同车速下满足城市道路交通需求的交通标志设计的几个主要参数.     

基于小波变换和模态声发射的管道中导波传播特性的试验研究

基于小波变换和模态声发射理论,通过模态声发射试验的方法确定了管道中导波传播的频散特性。通过分析声发射信号的Gabor小波变换幅度在时频空间分布特点,确定某一频率下某一模态导波到达传感器的时间,从而确定该频率下该模态导波的群速度,进而确定其频散曲线。试验确定管道中频散曲线与理论计算曲线较好吻合,证明小波变换是分析频散波时频特性的有效工具。     

基于计算机视觉技术和深度学习的隧道掌子面岩体裂隙自动识别方法研究

对掌子面图像的裂隙识别和特征提取进行研究，首先根据隧道中光照不足和光线不均匀的特点，对掌子面图像集进行包含多种光照处理措施在内的数据增强；通过Unet网络识别掌子面轮廓，其平均交并比和平均相似度为91%和93%；利用形态学操作使掌子面轮廓边缘平滑，消除噪点。然后利用拆分-拼接策略处理高分辨率掌子面图像，通过DeepCrack网络模型迁移学习识别岩体裂隙，其平均交并比和平均相似度为61%和75%。利用Zhang-Suen算法和8邻域标记算法进一步对识别结果进行细化、骨架化和连通域分析。最后，通过控制点标记和腐蚀标记法计算每条裂隙的像素级长度和倾角。