基于多特征点的船舶焊缝图像缺陷识别技术

现有船舶焊缝图像缺陷识别技术存在着缺陷边缘定位功能差、缺陷识别效率低的缺陷。为了解决上述问题,基于多特征点研究船舶焊缝图像缺陷识别技术。以获取的船舶焊缝图像为基础,采用图像分割方法提取焊缝图像缺陷,通过锐化处理增强缺陷边缘信息,利用数学形态法提取缺陷边缘。以得到的缺陷边缘信息为依据,通过标度转换算法计算多特征点参数,实现船舶焊缝图像缺陷的识别。实验结果表明,与现有船舶焊缝图像缺陷识别技术相比,提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术极大提升了缺陷边缘定位功能与缺陷识别效率,说明提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术具备更好的识别性能。     

基于改进YOLOv5的船体焊缝缺陷自动检测方法

为解决采用人工手段检测船体焊缝速度慢、准确度低的问题,提出基于改进YOLOv5的船体焊缝缺陷自动检测方法。利用相机采集船体焊缝图像,使用正弦灰度变换对焊缝图像进行处理,避免焊缝图像特征消失,提高正常焊缝与存在缺陷焊缝间的对比度,将处理后焊缝图像作为YOLOv5网络的输入样本,经网络Backbone、Neck以及Head部分处理,输出焊缝缺陷自动检测结果,并使用Ghost Net替换YOLOv5网络主体部分的一般卷积层（CBS）,降低网络进行船体焊缝缺陷检测的计算量和资源消耗量。实验结果表明,采用正弦灰度变换后的图像更加清晰,可突出显示焊缝缺陷特征,提升焊缝缺陷检测结果精准。改进后网络训练损失函数为0.15,平均准确率为98%,可实现不同焊缝位置的缺陷检测。     

基于BP神经网络的船舰目标识别分类

随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,船舰目标自动识别技术正逐渐成为研究热点。本文利用BP神经网络对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行分类,首先对船舰图像进行中值滤波,去除随机噪声和椒盐噪声,然后利用OTSU法将灰度图像分割成背景和目标两部分,接着对目标区域提取了Hu不变矩、边缘梯度方向直方图、周长-面积比3个特征。为了使边缘梯度方向直方图也具有旋转和尺度不变性,本文提出了一种变换方法:将直方图循环右移,直至其最大值到达直方图最右端。最后利用BP神经网络对船舰图像进行了训练和测试。测试结果表明,本文的分类算法对船舰目标的分类精度达到84%左右,有效实现了常见船舰类型的识别分类。     

激光传感器的船舶焊缝缺陷识别

采用激光传感器对船舶焊缝缺陷进行识别,可解决传统识别方法所带来的识别精准度差、检出率高等问题,为船舶工作人员生命安全带来保障。采用传感器获取焊缝图像底片,并进行数字化处理;根据激光扫描图像成像特点,并使用熵关联法进行分割;提取缺陷参数特征进行区分并加以描述,利用Matlab工具对船舶轮廓进行绘制,通过绘制后所获的缺陷数据进行三维投影坐标转换,由此完成船舶焊缝缺陷识别。经过实验验证得出结论,实验结果表明,该识别方法可大大提高检测精准度,降低检出率,具有良好的稳定性和较高的识别率。     

水下地形辅助导航新方法仿真

水下地形辅助导航是水下运载体导航定位技术研究的关键技术之一。传统的水下地形辅助导航采用回声测深仪,导航定位精度低,有时甚至失效。本文将多波束测深引入水下地形辅助导航,将水深映射为灰度值,利用快速傅立叶变换将输入灰度图从空间域变换为频率域。先采用相位相关技术进行粗匹配,再采用图像Hu不变矩特征进行精匹配,实现导航定位。对基于不同实验获取的实测海底地形图、惯性导航数据、DGPS数据以及多波束实测数据进行了实验室仿真。仿真结果表明,新方法可以极大地提高水下地形导航定位精度,使INS误差降低到原误差的15%以内,尤其是在INS初始误差较大时(小于3 km)导航定位精度改进更好。     

船体焊缝缺陷检测的图像处理算法

基于船体焊缝人工检测方式劳动强度大、效率低等现状,针对未融合、裂纹、气孔和焊瘤等典型焊缝缺陷,研究图像预处理和轮廓提取算法,对焊缝特征参数计算方法进行改进以降低图像处理运算量,提出基于有限样本的船体焊缝缺陷识别流程.最后应用OpenCV和C++编程,以焊缝缺陷正确识别率为标准,对图像处理算法和识别流程的有效性进行验证.     

铜管路件焊缝致密度检验方法研究

铜管路件主要由铜管及三通接头焊接而成,焊接的质量对水冷系统有很大的影响。本文研究了铜管路件焊缝致密度的检验方法,介绍了铜管路件焊接方法、影响焊接质量的各种因素及焊接工艺过程。提出了铜管路件焊缝致密度检验方法,该方法首先对检验样本进行制备,接着通过由光学显微镜与计算机组成的成像系统对样本焊缝位置进行显微图像采集,对采集到的焊缝显微图像在图像软件中进行处理,获取焊缝缺陷的长度,从而计算焊缝位置的致密度。     

船体焊缝缺陷及X射线评片

本文介绍了船体焊缝常见缺陷分类、产生原因、存在的危害性及在X射线底片上的影像特征。     

基于复数不变矩的数字图像相似性分析

系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法,对不变矩冗余性进行分析。通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,根据复数不变矩构造定理,给出判别复数矩冗余性的一般方法,并结合修正余弦相似度以实例对在工程应用中的采用低阶复数不变矩描述目标特征的有效性进行分析。研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果。     

基于AP聚类和深度卷积网络的船舶焊缝缺陷检测

针对船舶焊缝缺陷检测中存在定位困难和识别效率低问题,提出基于AP聚类和深度卷积神经网络的检测方法.采用基于距离最值的M-SMOTE算法进行焊缝样本不平衡数据集处理,实现少数类新样本的精细化生成,并提出基于AP聚类的深度卷积神经网络模型.模型先基于几何特征、强度特征和背景对比反差进行11个焊缝缺陷特征提取和AP聚类,并将聚类结果作为神经网络输入;采用自适应PCA法对网络进行降维,在保证识别准确率的基础上,通过参数化方法简化降维步骤.试验表明,在通用焊缝数据集上,文中模型的识别率高达98.87％,与准确率较高的VGG模型相比,训练时间缩短12.10％,模型存储减小11.94％;在船舶焊缝数据集上,文中模型的总体识别率达到98.00％,对比准确率较高的DNN模型,其准确率提高了 3.33％.     

基于复数不变矩的数字图像相似性分析

系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法,对不变矩冗余性进行分析.通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,根据复数不变矩构造定理,给出判别复数矩冗余性的一般方法,并结合修正余弦相似度以实例对在工程应用中的采用低阶复数不变矩描述目标特征的有效性进行分析.研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果.     

多尺度目标识别新方法

利用全局矩反映的是图像在整个空间的统计特征,可以稳定可靠地识别形状差异较大物体的特点,以及小波矩描述的是图像在局部空间的特征,能够准确有效地区分形状相似的目标的优点,提出了一种新的由粗到细、从全局到局部的多尺度逐级匹配目标识别方法.这种在大尺度下采用全局特征进行粗分类,小尺度下采用局部特征进行细分类的思想加快了匹配过程,实验结果表明,该方法比仅使用全局不变矩或小波不变矩特征的目标识别方法具有更高的识别率和更广的适用范围.     

基于搅拌摩擦焊的船体焊缝Matlab分析

焊接工艺的不断进步和发展,为促进船舶制造业的繁荣兴盛发挥了重要作用。焊接工件质量问题是船舶安全中的重点问题。在本文中,针对搅拌摩擦焊工艺技术进行研究,分别介绍搅拌摩擦焊的工作原理及其特点,分析搅拌摩擦焊的焊缝缺陷产生的原因,并提出基于搅拌摩擦焊的船体焊缝Matlab分析方法。首先使用Matlab的小波分析工具箱对焊缝缺陷图像进行降噪与特征提取;然后使用LS-SVMlab Toolbox进行分类识别分析。实验结果表明,Matlab相关工具箱可对焊缝缺陷进行有效分析,能够取得较为理想的检测结果。     

钢构件全熔透角焊缝的超声波检测

介绍数字式超声探伤仪对钢构件全熔透角焊缝的超声波的检测、角焊缝的缺陷特征和分析。     

基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法。首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响。实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率。     

基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率.     

T K Y管节点焊缝的超声波检验

本文重点介绍了超声波检验TKY管节点焊缝的操作工艺要点.众所周知,T K Y管接节点结构是海洋工程最重要和最常见结构形式,而且它在钢结构的焊缝中也是最为复杂和繁琐,焊缝中缺陷的确定难度大,尤其是根部缺陷的检验.因为T K Y管接节点焊缝其截面形状随着相贯点位置不同而变化,因而难以使用射线照相法进行检测.目前国内外主要采用超声波方法进行检验.但是由于T K Y管节点的主、支管管壁存在曲率,其焊缝截面形状也随两面角变化而变化、半跨声程也随其表现出很大的差异,同时它还会波及探头的接触面积减小及受曲面效应之影响使得回波高度下降等T K Y管节点焊缝技术特征,不同于我们常见的平板对接焊缝的技术特征.为此,超声波检验T K Y管接节点焊缝缺陷的定位和定量等的操作工艺也有别于平板对接焊缝超声波检验的操作工艺.即T K Y管节点焊缝缺陷的定位技术采用---作图解析法;缺陷定位定量技术采用---修正补偿法.     

分形矩在印刷体藏文特征提取中的应用

运用分形矩理论,提出了一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法。用该方法提取的特征有效地反映了藏文字丁的局部和全局特征,减少了图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响,并在一定程度上克服了藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点,解决了由于特征向量维数较多造成的运算速度慢的问题。     

自适应Canny边缘检测算法

对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价。针对Canny算法的缺陷，提出用自适应空间域平滑方式清除图像中的椒盐噪声；用图像灰度共生矩阵的喷性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值，实现了图像边缘的自动提取。     

轮廓矩不变量在舰船目标识别中的应用

首先阐述轮廓矩不变量的实现方法;然后选取100幅图像形成训练样本集,获取训练样本集图像的轮廓特征均值、标准差和变异形成特征向量,进行高斯归一化处理,并对处理后的特征向量求取加权欧式距离;最后通过设定阈值实现目标识别,对比实验说明本文算法的实时性好,识别效果好。