基于RFID的电力设备动态缺陷管理系统的设计

针对电力系统对设备缺陷管理的特殊要求,以实现电力设备缺陷管理自动化和减少事故发生为目的,给出了电力设备动态缺陷管理系统的基本结构与功能设计.该系统硬件采用无线射频识别技术(RFID)标识和识别电力设备,可随着设备的使用逐渐产生动态信息,从而在环境各异的现场实现对检修设备操作快捷、安全的目的.该系统软件具有设备缺陷分类、 查询, 绘出电力设备状态发展图等管理功能,为电力企业和生产控制提供准确、动态的数据,达到充分利用电力设备资源的目的.     

紫外成像技术对发现电力设备绝缘缺陷的应用

电力设备在运行的过程中，需要承担功能量和高负荷的工作。因此，出现绝缘的缺陷也是较为常见的一种现象。从目前的检测技术上看来，其方法体现出一定的多样性。但是从其工作原理上来进行分析，电力设备或者是其母线的周围会产生较强的电场，空气会发生电离的作用，出现紫外光。这是，采用紫外成像技术就可以对紫外线进行收集和检测，进而确定电力设备的故障位置，为判定电力设备的绝缘状况提供相应的依据。因此，本文主要对紫外成像技术进行深入探讨和分析，希望能够给电力工作人员提供帮助。     

软件缺陷识别技术与缺陷级别的分析研究

软件产品遍布人们生活,在带来便利的同时,隐藏缺陷及潜在危险亦不容忽视,用户对软件质量的要求日益增高。而软件的高质量离不开缺陷的深层次和多角度的识别及修复。基于此,本文就软件行业中主流的缺陷识别技术、以及缺陷常用级别划分进行分析和研究。     

基于图像分割的钢板表面缺陷识别

钢板的表面缺陷是影响钢板质量的主要因素,通过改进轧制工艺可以减少缺陷发生外,及时检测出钢板的表面缺陷也非常重要.对于钢板表面缺陷的检测,需要获取图像,然后对图像进行初步处理,重要的步骤就是对缺陷进行分割.基于图像灰度信息的不同,本文采用了两种图像分割模型(C-V模型和H-T-B模型),当图像的灰度信息均匀时,采用C-V模型对图像进行分割;当图像的灰度信息不均匀时,则采用H-T-B模型对图像进行分割.通过两种模型的组合应用可以对钢板的各类表面缺陷进行识别,获取缺陷区域,有利于提高钢板生产质量.     

管道缺陷定量识别技术的研究

对管道漏磁在线检测仪的总体设计和各部分的工作过程进行了简要介绍，对硬件设计进行分析，采用工程数据库技术对检测数据管理，采用滤波和数字平滑方法消除干扰影响的方法，选取了缺陷漏磁场特征量，并提出了缺陷外形参数的评价方法，利用非线函数插值方法对漏磁信号补偿和凹坑缺陷轮廓的局部逼近，使缺陷检测达到定量化，整套方案实验 证有效，可行。     

基于深度学习One-stage方法的焊缝缺陷智能识别研究

目前基于深度学习的卷积神经网络在对焊缝缺陷射线图像进行智能识别时,多采用基于候选区域的two-stage方法,检测速度难以满足实时性要求.针对该问题,提出基于深度卷积神经网络的one-stage焊缝缺陷识别定位算法,将整张图像输入网络,并直接在输出图像上标定目标缺陷位置及类别.通过采用特征金字塔、减小网络深度、引入跳跃...     

排水管道检测与缺陷识别技术综述

随着排水管道使用年限的增长及输水能力要求的提高,对排水管道进行状态评估已成为必须要做的工作,但管道状态评估很大程度上依靠管道的检测结果,为全面了解排水管道的检测方法,本文对目前用于排水管道检测的主要方法做了综述,分析了各检测方法的原理和特点,并介绍了基于计算机视觉和图像处理的自动化缺陷检测技术,对排水管道检测技术的发展前景进行了展望,认为闭路电视检测方法结合深度学习缺陷识别技术,可以实现排水管道检测领域的自动化和高效率,具有较好的应用前景。     

基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函数逼近的优点,有效地解决了不确定建模过程中样本数据受到噪声干扰、模型结构难以确定的问题。仿真结果表明:该算法能有效地提高焊缝图像的缺陷识别能力。     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

试探面向智能电网的智能电力设备技术与应用

智能电力设备技术是在模块设计的背景下,为满足智能电网对电量数据存储和传说安全可靠的需要,广泛应用于智能电网的一种=技术,为此本文对智能电网和智能电力=设计技术的相应要求进行了阐述,并对其设计及实现进行了分析,以供参考。     

智能电网中电力设备及其技术发展分析

科学技术的进步带动了我国电力行业的发展,智能电网成为我国电力系统发展的主要方向。在智能电网的建设中,需要用到大量的电力设备和电力技术,这些设备和技术在很大程度上影响着智能电网的建设质量。本文从发电、输电、配电等环节入手,对智能电网中电力设备及其技术的发展情况进行了分析,希望可以为智能电网建设提供一定的参考。     

智能电网中电力设备及其技术发展分析

以智能电网的发展为研究对象,分别从发电、输电、变电、配电、用电这五个环节入手,就智能电网电力设备的发展现状进行了简要分析。在此基础之上,结合我国现阶段智能电网建设特点,总结了智能电网电力技术在高性能化以及大规模化方面所取得的突出成就,为阶段性的总结我国智能电网发展成果提供了一定的参考与依据。     

红外诊断技术在电力设备热故障检测中的应用

红外诊断技术用于检测电力设备的热故障,为电力设备状态维护提供有力技术依据。阐述了红外诊断技术的基本原理、工作流程、应用现状等。最后,结合实际工作,结合红外诊断技术在新店变电站、冶峪变电站故障诊断中的成功应用案例,为电力检修人员提供了极大的便利和帮助,验证了红外诊断技术在实际应用中价值。     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用,算法的速度和效果得到验证.     

浅层严重缺陷桩的识别

总结出基桩结构完整性检测中经常遇到的两种浅层严重缺陷桩信号的特征,提出了浅层严重缺陷桩的力学模型,以及判断浅层严整缺陷桩缺陷位置和程度的方法.对于波浪型的低频振荡信号用单自由度振动理论判断桩身结构完整性,对多阶高频大幅值振荡信号要分别用振动理论和波动理论判断基桩的缺陷性质和缺陷位置.实例证明了所提出的方法的正确性,该方法具有较强的工程实用性.     

电力设备状态检修技术研究

随着电网资产规模的扩大、设备数量的增加、技术水平的提高以及运行标准要求的日趋严格,管理好、维护好、运行好各级电网,提高设备的健康水平和使用寿命,降低电网运行维护成本,对于保证电网安全、改善电能质量、提高供电可靠性和资产运营效率,都具有重要的作用,而状态检修是智能电网建设中的关键一环。对某电网输变电设备的状态检修技术进行了分析,希望对同类型检修起到参考作用。     

基于Matlab的图像处理技术识别硅太阳电池的缺陷

针对硅太阳电池缺陷的检测问题,利用非接触红外检测方法,通过CCD相机获取硅太阳电池的电致发光图像,利用Matlab软件对缺陷部位图像首先进行预处理,然后进行图像分割、特征提取和图像识别,最后判断检测的硅太阳电池的缺陷.结果表明,该方法能够有效识别硅太阳电池的缺陷.     

基于RFID和GPS技术的电力设备巡检系统研究

在电力系统中,采用纸面记录的传统的设备巡检方法无法满足信息管理的需要,针对这一问题,研究了一套基于RFID和GPS技术的电力设备巡检系统。该系统由现场巡检设备、RFID标识牌、手持终端和管理后台组成,采用多层架构,是基于分布式、计算机、电子信息、数据库等技术的系统,实现了手持终端和后台的数据同步与传输。现场运行表明,该系统很好地实现了电力设备巡检的无纸化作业,避免了人员不到位等主观因素,大大提高了巡检系统的工作效率。     

自动磁粉探伤系统中的图像处理与识别技术

讨论自动磁粉探伤系统中数字图像处理问题,采用浮动阈值和条件跟踪复合分割法得到了较好的二值化图像;采用树状连通域搜索和基于裂纹图像基本特征的识别方法,满足了自动磁粉探伤系统的要求.     

图像分割方法在包装缺陷检测分析中的应用

目前，国内包装行业对商标图像质量，一般进行人工检测，部分企业采用离线视觉检测设备等来完成质量控制环节。本文以包装缺陷为对象，对彩色图像分割方法在实际图像缺陷检测中的应用，做了有益的尝试，并分析了其具体运用的思路和结果。