基于深度学习的船体曲板多视角三维重建方法

船体曲面外板加工成形是船舶建造精度控制的重要环节，传统曲面外板加工精度检测主要依靠样板和样箱，实现曲板成形自动化检测的关键是快速、精准地重建曲板三维曲面。提出一种基于深度学习的曲板摄影测量方法，该方法通过PatchmatchNet推断深度图得到曲板稠密点云，对稠密点云拟合二次曲面，基于拟合曲面去除曲板表面法线方向上的噪点，并基于主成分分析法（PCA）和最近点迭代法（ICP）对稠密点云和设计曲面进行自动配准，通过实例分析三维重建方法、图像数量、图像拍摄范围等对重建点云精度的影响。结果表明：曲板多视角三维重建精度小于2mm，满足船体外板加工精度要求，可为实现船体曲板精度自动化测量提供了参考与借鉴。     

表面装配焊接微裂痕高效检测系统设计

舰船和海洋平台所处的工作环境非常恶劣,受海水、盐雾等腐蚀作用和海浪的冲击作用,舰船与海洋平台的焊接结构如果内部存在微裂痕的话,很容易产生疲劳失效等质量问题,甚至造成严重的安全事故。因此,提高舰船和海洋平台的装配焊接质量检测技术非常重要。本文重点研究了一种基于涡流检测技术的焊接微裂痕检测系统,重点介绍了涡流检测的原理、微裂痕检测系统的硬件组成、电路和信号处理单元等,对于提高焊接质量检测的效率有重要意义。     

基于图像检测的船舶特征提取算法优化

传统船舶特征提取算法,无法完全对船舶特征进行提取,存在精度不够、无法有效提取特征点等问题。为有效解决此问题,提出基于图像检测的船舶特征提取优化算法。计算不同波段下船舶图像的灰度值,依据灰度值结合霍夫曼及分裂排序编码构建船舶图像特征提取示意图;设计基于图像的船舶特征点检测提取模型,确定图像中船舶特征点相关性。依据相关性进行船舶特征点的有效提取,并利用图像特征提取,完成船舶特征提取的优化算法,设计对比实验结果表明,改进后方法与传统方法相比,大幅提高船舶特征提取的准确性。     

基于三维模型的装配可视化研究

为提高船体结构制造中的船体装配可视化设计技术,更好地指导生产,提高生产效率,对基于三维模型的装配可视化技术进行研究。系统分析船体装配可视化设计,包括按工序出图、图纸信息集成、三维可视化技术、可视化系统和最终现场全面数字化环境下的可视化设计等,为船体制造中其他舾装专业的现场可视化协同装配和安装图纸表达提供参考,为最终实现船舶现场全三维数字化制造奠定基础。     

高分辨率遥感船舶图像细粒度检测方法

船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题,受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响,易降低图像检测的准确性.为克服船舶目标识别的影响因素,针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型,提升最终的识别精度.本文提出一种基于深度学习的船舶图像细粒度检测方法,将深度学习算法应用到高分辨率遥感图像中,借助算法训练...     

基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。     

一种新型船舶智能载重测量仪的研究与应用

针对船舶货物卸载重量计量难的现状,开发了一种新型的船舶智能载重测量仪,并提出一种结构树编码免疫辨识算法实现船舶重量模型的辨识,该测量仪通过检测船体前后左右四个位置的吃水深度,精确计算船舶重量、船体倾斜度等数据,实现船舶卸货计量的智能化与自动化.在散装水泥运输船上的应用实践表明,该测量仪能实现比较理想的测量精度,误差小于0.5%,完全能满足船舶运输中对中低价货物的计量要求.     

船舶微惯导网络中航行轨迹数据采集算法

由于传统的航行轨迹数据采集算法对数据没有进行优化处理,导致数据采集精度低,无法满足船舶微惯导网络需求。因此,提出一种船舶微惯导网络中航行轨迹数据采集算法。在采集算法设计中,首先进行船舶航行轨迹的数据挖掘。然后,以航行数据为基础,结合遗传算法,完成船舶航行轨迹数据算法优化。最后,通过对航行轨迹的分析,实现船舶航行轨迹数据采集。实验结果表明,本文设计的数据采集算法,在相同的更新速度条件下,相比2种传统算法,数据采集精度更高。     

一种快速船舶临界载荷数学模型设计

为保证船舶船体结构安全,计算船舶临界载荷至关重要。在此背景下,针对切片理论、水弹性理论建立的模型计算精确度低的问题,设计一种新的快速船舶临界载荷计算数学模型,该模型建立主要依据有限元法,先建立一个船舶船体结构有限元模型,然后采用Patran的PCL语言对模型自动施加压力,最后根据得出的船体结构初始屈曲,利用半经验公式法确定船舶临界载荷。结果表明:与基于切片理论、水弹性理论建立的模型相比,本模型计算得出的船舶临界载荷与真实结果更为接近,误差最小,证明了本模型的精度更高,达到了研究目的。     

深度迁移学习下的船舶焊接表面缺陷智能检测系统

为提升船舶焊接表面缺陷检测的智能化水平、更好地适应智能制造需求,设计船舶焊接表面缺陷智能检测系统.通过采集船舶焊接表面图像,对图像进行预处理,结合深度迁移学习方法,根据缺陷特征对船舶焊接表面缺陷进行分析,建立检测模型,对图像进行缺陷目标检测,从而得到一种船舶焊接表面缺陷智能检测的高效手段,为船舶制造智能化水平和先进性的...     

船体零件工艺信息可视化校验方法

在目前基于Tribon的船舶生产设计中,船体零件信息分散记录在多个文件中,加工工艺信息在二维设计视图中仅以文字标注形式显示,既不利于工艺信息的观察,也不利于设计人员的检查校验,因此零件工艺信息可视化校验方法的研究对船体零件工艺信息可视化应用技术的发展具有重要意义。对船体零件工艺信息进行分析,建立零件生产信息与外形工艺信息的映射关系;研究船体零件工艺信息可视化校验方法,确定平面外形工艺信息以及局部三维立体校验方案;开发.NET环境下的船体零件工艺信息可视化校验软件系统。     

基于改进YOLOv5s的铝型材表面弱缺陷识别方法

针对采用传统的机器视觉方法识别铝型材表面弱缺陷存在的效率低和精度差的问题，提出一种将数据增强与YOLOv5s相结合的铝型材表面弱缺陷识别方法。采用anchor-free方法简化人工设计YOLOv5参数的步骤，降低检测复杂度；利用解耦检测器解决YOLOv5s检测中分类与回归任务冲突的问题，加快损失函数的收敛速度。通过优化算法的边界框回归损失函数，提高算法模型的定位精度；同时引入γ参数解决弱缺陷样本不平衡的问题。通过图像马赛克与像素混合方法提升模型对弱缺陷图像的识别能力。试验结果表明，改进算法的检测平均精度均值为93.3%，检测速度为41帧/秒，能提高船舶类铝型材弱缺陷检测的效率和自动化程度。     

基于遥感图像的船舶航迹追踪算法研究

为了克服当前船舶航迹追踪算法存在的精度低、耗时长等不足,设计了基于遥感图像的船舶航迹追踪算法。首先采集船舶航迹的遥感图像,并得到船舶初始航迹,然后采用均值漂移算法和卡尔曼滤波算法对船舶航迹进行估计,达到船舶航迹追踪目的,最后进行船舶航迹追踪有效性测试,结果表明,本文算法解决了当前船舶航迹追踪算法存在的难题,获得了十分理想的船舶航迹追踪结果。     

Matlab在船舶字符识别系统中的应用

船舶自动识别系统AIS中,船体MMSI编码、船体名称等符号的快速识别具有重要意义。本文针对船体符号的识别问题开发一种快速识别系统,该系统利用CCD摄像头采集船体的符号图像,然后利用图像处理算法和Matlab软件程序进行船体符号的精确识别。     

基于Rankine源和Kelvin源格林函数求解兴波阻力的复合算法

[目的]运用边界元法计算船舶兴波阻力基本上是先求解船体附近的速度分布,然后采用伯努利方程进行压力积分,其计算过程复杂,且误差非常大。[方法]提出一种可快速计算船舶兴波阻力的复合算法,利用Rankine源格林函数求解船体表面源强,结合Lagally定理进行受力计算,并基于Kelvin源格林函数求解船舶兴波阻力。运用该算法对Wigley船的兴波阻力进行计算。[结果]计算结果表明,所用算法相较于运用线性兴波阻力中的薄船理论得到的结果精度更高,而且与完全使用Kelvin源格林函数的算法相比效率也更高。[结论]所用算法可在计算兴波阻力时作为精度与效率之间的一种折中方法。     

一种小型船检水下机器人控制系统

本文主要分析履带式爬壁机器人控制系统。由于船舶表面结构特殊,设计一款履带式吸附机器人应用于船舶检测,可以代替人工在相对狭小空间或危险的环境中进行船体检测工作。通过控制机器人的自由移动,实现测量方法的全方位改进,提高船舶检测效率。     

基于NURBS方法的船舶随浪航行纯稳性损失研究

基于NURBS方法研究了船舶随浪航行纯稳性损失问题。首先对NURBS曲线曲面算法和船体表面网格自动化分的原理方法进行了研究,给出了船体表面网格自动化分的算法。随后建立了船舶随浪航行的瞬时平衡方程,通过牛顿迭代法求解该非线性方程,最后编制计算程序,对船舶随浪稳性问题进行计算,分析了波长、波高、浪向角和波浪与船舶的相对位置,以及参数耦合作用对船舶随浪稳性的影响。     

基于三维设计数据的船舶湿面积计算

为提高船舶湿面积的计算精度,提出一种基于三维设计数据的湿面积船舶计算方法。首先通过CGAL几何算法库中的切片模块按肋位切割船体型表面,得到每个肋位处横剖面的型值数据;然后根据船舶工程中常用的平均板厚模拟船壳厚度,提出“型值等距平移法”进行等距偏移,得到各横剖面处的外板数据;再通过水线面和外板数据求交得到水下部分横剖面,最后利用纵向积分计算出船体湿面积。以散货船“SHANDONG REN HE”为例进行了实例计算。结果表明,和装载手册值相比,本文算法的最大误差为0.0422%。相比传统计算方法,提高了船舶湿面积的计算精度,适用于任意浮态,且实时性较好,具有一定的工程应用价值。     

船舶火灾监控报警系统中的视觉传感器应用

火灾事故严重影响着船舶的正常航运,不仅危及船体、船员和货物的安全,还会对事故海域的海洋环境造成污染。为了提高船舶航运的安全性,完善和优化船舶火灾监控报警系统具有重要意义。本文利用视觉传感器和计算机图形学技术,同时结合PLC自动化控制和OpenGL图像编程语言,设计了一种新型的船舶火灾监控报警系统,大幅提高了船舶火灾事故早期火焰的监控和识别精度。     

基于改进YOLOv4算法的船舶目标检测方法

针对海面环境复杂、船舶目标检测存在检测精度不高和效率低的问题，以及船舶数据集不平衡的现象，提出一种改进YOLOv4算法的船舶目标检测方法。对图像进行预处理，增强船舶图像的有用信息，减少计算量；采用图像增强方法扩充不平衡数据集的小样本数量，提高各类船舶目标检测的准确性；采用改进的K-means++聚类方法重新设计先验锚框，使锚框和目标的边界框更加匹配；采用Softer-NMS对非极大值抑制算法进行优化，对预测框进行后处理，提升模型对密集船舶的检测能力和定位精度。通过开展多组对比试验发现，采用改进的检测算法对10类船舶目标进行识别，精确率P、召回率R和交并比（IOU）等都有很大提高，平均精确率（m AP）值达到96.78%，相比YOLOv4算法提升23.79%；检测速度达到31.2帧/秒，在显著提高检测精度的同时，能缩短检测时间，达到很好的检测效果。