基于机器视觉的螺纹计数方法研究

针对目前的螺纹计数方法中存在的检测效率低、工作强度大等问题,提出了一种快速、非接触式的螺纹计数方法。本文介绍了方法的整体结构,通过图像预处理获取螺纹的边沿,由两次hough直线检测获取螺钉两侧的边沿直线和螺钉中轴线,按连通关系遍历螺纹边沿获取各边沿点到中轴线的距离并进行滤波处理,通过各距离的变化趋势获得螺纹的波峰点和波谷点并进行清理,最后由波峰点和波谷点的总数得到螺纹数。在5个型号螺钉各100次随机摆放的测量实验中,最大计数误差为±1个螺纹,使用OpenCV实现的该算法平均用时为50.31 ms,计数精度和速度方面都达到了实际工业应用的要求。     

基于小波变换的斜拉桥索双轴漏磁检测方法

针对在役斜拉桥索只能进行无损检测的特点,提出了基于漏磁检测的缆索缺陷探伤方法以及检测电路.由于检测现场空间磁场噪声较强,导致漏磁信号特征不明显,为此,应用二进小波变换的方法,对周向漏磁信号采用基于高斯白噪声的快速离散软阈值算法进行信噪分离,以确定缆索缺陷程度;对轴向漏磁检测信号进行奇异性检测处理,以获取缺陷的精确位置信息.实验结果表明,该方法可实时获取缆绳索缺陷程度和位置信息.     

隧道典型衬砌缺陷的电磁波数值模拟及有效识别

隧道初期支护与二衬之间、初期支护与围岩交界之间是隧道衬砌最易出现缺陷的区域,衬砌脱空及脱空、渗水、砼混合体典型缺陷的波形响应特征是隧道工程试验检测的难点和重点。基于高频Ricker子波的探地雷达(GPR)能够有效地检测衬砌缺陷的位置,但对这些典型缺陷的严重程度无法定性,难以为设计加固与运营维护提供精确指导。从麦克斯韦方程组出发,建立了复杂典型的衬砌缺陷数值模型,改进衬砌缺陷模型的吸收边界条件,提出卷积完全匹配层吸收边界条件,以提高典型衬砌缺陷GPR探测的计算精度,更真实地模拟开放的问题空间,并分别从典型衬砌缺陷的电场分量波场快照、分量成像结果等方面开展数值试验。结果表明:单分量波场快照和成像结果,能有效地剔除探地雷达检测的虚假反射异常,提高了探地雷达探测图谱解释的准确性,为隧道衬砌的缺陷整治和维护加固提供更精确的指导。     

基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆检测

针对三维点云鸟瞰图特征提取不充分导致车辆目标检测性能欠佳问题,本文提出一种基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆目标检测算法。首先通过降维处理并利用体素占用编码原始三维点云,得到二维特征图输入;然后,利用上采样网络传递高层语义特征,下采样网络传递低层位置特征,构建一阶段金字塔网络结构提取车辆目标特征;最后,通过候选区域提取层得 到不同尺度的候选区域,利用兴趣区域池化层对齐各候选区域尺度,并采用全连接层融合多尺度特征,提取不同感受野下车辆目标特征;此外,在损失函数方面,补充正余弦角度损失并加权到总损失函数中,优化车辆目标航向角预测。基于KITTI公开数据集的实验分析表明,本文算法相较基准网络能够有效补充三维点云鸟瞰图特征提取,在不同难度的检测任务中平均检测精度提高 了5.07%~8.59%。     

基于小波变换的钢丝绳缺陷信号检测与分析

应用漏磁通检测法,采用磁敏检测元件-霍尔感元件可以获得该磁场的变化情况,缺陷信号是一随机出现的局部异常信号,即奇异信号。通常它叠加于背景噪声信号之上,是一空间域变信号,小波分析能满足“信号频率越高,相应的窗口越小”的这一时频局部化分析要求,如果选择小波为光滑函数的一阶导数,则由小波变换的幅值（模值）极大点就可以检测到缺陷信号的突变点（奇点）,即缺陷,由模极大值的位置也就确定了钢丝绳缺陷所在的位置。     

基于灰度变化率的低对比度CT图像分割研究

整幅工业CT图像具有部分区域对比度低,灰度范围狭窄,灰度变化不明显等特点,针对传统的缺陷分割方法无法对低对比度区域的缺陷进行精确分割的问题,提出一种基于灰度变化率的缺陷分割方法.通过提取图像中某点的灰度值并计算该点与其周围邻域内点的平均灰度值的变化率、差值以及方差,选取符合图像分割条件范围内的点作为边界点,从而提取工业CT图像中低对比度区域缺陷的边界并进行分割.仿真实验表明,本文方法分割CT图像的缺陷准确率可达到95%,能够快速确定缺陷区域,并准确、有效地分割提取缺陷.     

"边沿"问题的分析与控制

通过在航道疏浚工程质量检测中，发现质量问题（即存在浅点）的部位主要位于礁石开炸和疏浚开挖的边沿线附近，分析产生该质量问题的主要原因有：客观上无法完全了解的复杂地形地貌，施工中盲目地遵循于施工设计图和对礁石开炸边沿欠科学和处理措施等。并着重从理论上分析施工设计图的精度，阐明施工设计图存在的局限性，提出对礁石或疏浚的边沿施工时，应利用各种手段，尽可能地掌握边沿线附近的地形地貌，并作相应的技术处理措施，以便更有效地控制该质量问题。     

超声法检测混凝土缺陷试验研究

超声波法是混凝土无损检测的方法之一。结合工程实例,介绍了超声波检测混凝土缺陷的方法及结果分析,找出了异常点分布区域,并指导了现场施工。     

钢筋密集部位混凝土缺陷的检测与处理方法

在桥梁等构造物的混凝土浇注时,受密集的钢筋及其他因素影响,极易出现混凝土不密实,松散等缺陷,而由于所处位置关键特殊,对其缺陷进行科学合理的检测,并进行高质量的修补非常重要。以某大桥箱梁0#块支座位置混凝土缺陷检测、修补过程为实例,探讨钢筋密集部位混凝土缺陷的检测以及修补方法。     

基于冲击回波法的波纹管注浆密实性检测技术研究

利用冲击回波法对混凝土板内波纹管压浆质量进行测试,灌浆前对不同材质波纹管进行灌浆缺陷设置,在已知缺陷位置、缺陷程度、缺陷大小的情况下,与冲击回波法检测结果对比分析,研究此方法测试精度的影响因素.试验结果表明:冲击回波法对波纹管压浆质量检测具有较好的测试精度,敲击位置、敲击间距、波纹管材质对测试精度影响较小.     

一种交互式脸部网格模型调整算法

脸部网格模型的建立是基于人脸合成技术中的关键步骤。提出一个半交互式正面人脸模型调整算法。首先利用区域增长法和模板匹配自动确定图像中人脸及各特征区域的大致位置，然后交互地提取人脸特征点的准确二维位置，最后自动确定脸部姿态和调整模型非特征点，即获得输入人脸模型。该算法简便实用，费时较少，具有实用价值。     

基于双目视觉图像的倒车障碍物检测预处理方法

针对倒车过程中双目视觉图像障碍物检测时的误匹配、障碍物检测范围等问题,提出基于双目视觉图像的倒车障碍物检测方法。利用膨胀和腐蚀操作来消除误匹配及部分噪声;采用视差图像的二值化处理来控制障碍物的检测范围,实现基于距离的障碍物检测;接着使用基于行程的连通区域标记算法对各连通区域进行标记;最后计算各区域面积,将面积过小的区域作为噪点去除,将剩余区域作为障碍物提出来。实验结果表明笔者提出的基于双目视觉图像的倒车障碍物检测方法能够有效检测出车后图像的障碍物区域。     

地质雷达隧道衬砌缺陷探测精度研究

由于各种因素影响,国内大多数隧道衬砌都存在着不同程度的病害,诸如衬砌不密实、含有空洞、钢筋保护层厚度不足、钢筋外露等。其中,衬砌病害是隧道最常见的病害类型,对隧道结构稳定有重要的影响。考虑到实际工程中影响隧道衬砌结构稳定性的因素,利用地质雷达对隧道衬砌进行检测,对检测数据进行分析和高质量解译,并采集数据中的其他影响因素。通过提高隧道衬砌厚度和隧道衬砌缺陷的检测精度,准确定位隧道衬砌缺陷位置。     

预应力混凝土梁孔道灌浆密实度无损检测技术的研究及应用

预应力混凝土梁孔道灌浆密实度是影响公路桥梁质量问题的主要因素之一。采用无损检测技术,以冲击弹性波为检测媒介,通过多种检测方法分别对预应力梁孔道进行定性测试,同时提出一套更加严谨的灌浆质量评判标准,如判定不合格,再根据定性测试的结果对有缺陷的孔道进行定位测试,从而确定孔道缺陷位置及缺陷类型。文章依托义乌至武义公路工程,运用无损检测的方法对该工程中所用的预应力梁进行了孔道灌浆密实度检测,测试结果能够较为准确地反映孔道灌浆密实情况及缺陷位置,并能基本判别出缺陷的类型。     

基于方向可变H aar特征和双曲线模型的车道线检测方法

针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变 Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角,再采用方向可变 Haar 特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型,利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法,提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明：检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测,在晴好天气检测率为99．9％,不良天气检测率为99．7％。     

超声波透射法基桩检测在高速公路中的应用

介绍采用超声波透射法基桩检测原理和桩缺陷性质及其在桩截面上位置的判断方法：结合典型实例对缺陷桩的钻探取芯，验证声波透射法检测结果，并探讨分析桩缺陷产生的诸多因素。     

基桩的超声波透射法检测

文中提出了一种准确判定缺陷性质、位置和大小的较合理的检测方法,并对国家规程中三种缺陷判定方法逐一进行分析,指出判断时应注意的问题。     

路面缺陷智能检测系统与方法综述

从路面缺陷检测系统组成和特点出发，首先简要回顾了路面缺陷检测系统与传统路面图像处理方法的发展过程。在此基础上，探讨了国内外典型路面缺陷检测系统的现状，包含重型道路状况智能检测系统、轻量化路面质量检测系统，并对检测系统的性能及部分参数进行了描述。然后，详细介绍了基于机器学习、深度学习理论的路面缺陷智能化检测方法的演变历程，重点分析了基于深度学习技术的路面缺陷智能化检测方法国内外的研究进展，主要包含基于区域卷积神经网络、单次多框检测器、YOLO目标检测、Transformer检测模型等路面缺陷智能检测方法。最后，从多模信息融合、双轻量化设备、稳健智能化算法等方面对路面缺陷智能化检测系统的发展趋势和应用前景进行了展望。     

超声波法与灌注桩的缺陷判断

在阐述声波透射法基本原理的基础上根据实际工程经验,对钻孔灌注桩存在的三种缺陷,提出了一种准确判定缺陷性质和位置的较合理的检测方法、处置方案。     

一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.