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.     

基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测研究

焊接技术是影响舰船制造水平的重要因素,在舰船焊接中受多种因素影响会出现焊缝缺陷,尤其在压力管道、外板等焊接部位易出现焊缝,对舰船航行安全构成极大威胁,易引发航行事故。为有效消除焊缝缺陷,必须采用识别监测技术准确识别缺陷和定位缺陷,并对焊缝缺陷进行处理,以提高舰船焊接质量,稳定舰船结构。本文介绍极限学习机算法、优势与改进,提出基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测技术方法,能够准确检测出舰船焊缝缺陷。     

基于云架构的船舶建造焊缝检测管理系统

结合当前船舶建造焊缝检测的主要方式,采用云架构技术,设计研发船舶建造焊缝检测管理系统。论述系统需求分析、系统架构设计和系统功能设置。该系统体现先进造船企业的数字化管理方式,可缩短船舶建造焊缝检测报验周期,减少质量检验工时,降低质量检验管理成本,提高船舶建造焊缝检测能力。     

T、K、Y管节点焊缝超声波检测缺陷的简易判断方法

介绍了T、K、Y管节点焊缝的几何特点及超声波检测时的困难之处，提出了一种焊接缺陷判断的简易方法。并在FPSO的上层部模块支架管节点焊缝质量检测过程中实施应用．取得很好的效果。     

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％.     

异质结构焊缝检测的相控阵超声全聚焦算法优化

船舶异质结构焊缝检测的相控阵超声全聚焦算法信噪比高、适应性强,但该算法存在超大计算量和伪影等诸多问题。依据声束指向性提出该算法的优化方案。过滤非声束指向性声场中的重构点可大幅提升计算速度,并可优化相同路径默认调取全矩阵中同一幅值的伪影问题。将优化算法用于异质结构,获得高效高质量的检测结果,为满足铝钛钢复合接头大批量在线无损检测的工程需求提供思路。     

基于数字射线检测的船舶焊缝无损检测应用

以数字射线（Digital Radiography,DR）检测与常规射线检测为对象,研究在船舶建造过程中使用DR检测部分替代常规射线检测的可行性和实用性。采用板对接试件和管对接试件进行试验,对比DR检测与常规射线检测的特点、优势、不足和成本,发现船舶建造过程中的较多检测场景均契合DR检测要求,DR检测优势较好地得到发挥,确定可使用DR检测在船舶建造内场作业的拼板焊缝检测和管系焊缝检测中替代常规射线检测。     

基于HHGA-RBF算法的网络态势预测模型研究

安全态势评估作为网络安全态势技术的重要组成部分,对于最终决策的制定起着关键作用。目前关于安全态势评估的研究较为热门,但尚不成熟,其中安全态势预测更处于起步阶段。在对现有网络安全态势评估方法和技术进行调研分析基础上,基于对当前网络安全态势的数据分析,得到量化后的离散数据点,研究得出这些离散数据点在时间轴上具有非线性分布的特点,提出了一种基于HHGA-RBF算法的网络安全态势预测模型,对态势评估输出的数据,采用预测模型对安全态势的发展趋势进行预测。根据网络安全态势的实际特点,对该算法进行了改进,详细讨论了具体的预测算法和执行过程。最后,设计并实现了军用网络安全态势评估软件系统,实现了网络态势预测。     

基于改进差分进化算法的船舶曲面分段车间调度

为有效提升船舶曲面分段车间的加工效率,解决已有算法存在的易陷入局部最优解和初始解质量低的问题,提出一种改进的差分进化算法,对曲面分段调度问题进行求解。以最小化完工时间和最小化班组间负荷差距为目标,建立该曲面分段调度问题的双目标数学模型,并采用改进的差分进化算法对该问题进行求解。该改进差分进化算法将全局搜索策略与局部搜索策略相结合,能提升初始解的质量,并加快收敛速度。使用某船厂的实际数据对该算法进行有效性验证,结果表明,该算法能有效求解船舶曲面分段调度问题,能更好地提升船舶曲面分段制造调度作业效率。     

基于灰色预测模型的上海水运和远洋货运量预测

为准确预测上海水运和远洋货运量,更好地建设上海国际航运中心,文中通过对上海1999～2009年水运和远洋货运量的统计分析和研究,应用灰色系统中的GM(1,1)模型,建立了上海水运和远洋货运量预测模型,通过预测模型运行并与历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对上海2012～2019年的水运和远洋货运量进行了预测。     

国内外超声波法检测判断准则的比较和推广应用

结合国内、外超声波检测超长大直径钻孔灌注桩的工程实践,分析比较我国相关检测规范与国际通行检测判断标准的异同,进一步总结归纳超声波法检测判断的准则,为今后在类似工程中推广超声波法检测技术提供借鉴.     

超厚板对接焊缝PAUT和TOFD联合检测方法及其在巨型箱船上的应用

针对超厚板对接焊缝检测的难点,制定了PAUT和TOFD联合检测的工艺方法,通过软件的模拟分析,对巨型集装箱船上的超厚板对接焊缝进行联合检测[1][2]设计,并在对应的验证试板上进行设计方案测试和调整,得出了最佳检测设计并应用于现场实际的焊缝检测。     

基于MAP-EM算法的COFDM频偏跟踪和信号检测技术

结合了串行卷积级联码编码（SCCC）的OFDM系统（COFDM）在时域上对信息段进行交织,在对抗突发干扰、提高系统性能上具有明显优势。但是实际通信系统中,频偏的存在严重地影响了COFDM系统的可靠性。由于频偏与收发两端振荡频率差和多普勒频移有关且时变,大大增加了问题的复杂性。文章将SCCC的MAP译码方法与频偏寻优的期望最大化（EM）算法相结合（MAP-EM）,采用反馈迭代技术实现了频偏跟踪与字符的联合估计。由于该算法是基于最大似然准则的寻优方法,且交织使每个OFDM帧之间的信息能够进行相互补偿,因此能够改善系统性能。计算机仿真结果表明,随着迭代次数增多,频偏跟踪的精度和整个系统的误码率性能都有所提高。     

基于奇异值分解和特征融合的镜头检测算法

镜头检测是基于内容的视频检索和浏览首先要解决的关键技术。对视频结构和镜头变换进行概述,对典型的镜头检测算法进行研究分析,并提出了一种基于奇异值分解和特征融合的镜头检测算法。通过子空间投影得到帧的重构矩阵,计算帧与其重构矩阵的奇异值差,结合直方图特征进行镜头检测。实验结果表明了所提算法在镜头检测方面的有效性。     

基于EM算法的OFDM系统频偏跟踪和信号检测技术

正交频分复用（OFDM）技术对载波频偏具有敏感性,而实际通信系统中频偏随收发两端振荡频率差和多普勒频移的变化而变化,对时变的频偏进行有效地跟踪可以提高整个通信系统的性能。根据最大似然（ML）检测准则,提出了基于最大期望（EM）算法的频偏跟踪和信号检测技术。计算机仿真结果表明,算法可以在保证信号进行最大似然检测的基础上,有效的跟踪时变频偏。     

基于MATLAB和VB的船舶短时电压波动检测软件设计

针对船舶短时电压波动检测软件的设计实现,介绍了用VisualBasic和Matlab混合开发该软件的两种实用方法。方法结合了VB和Matlab的优点,具有软件实现简单,界面友好,数据分析功能强,可做到实时复杂分析等特点,而且有利于实现对船舶电能质量信号的分析。