基于GMFM的脉冲涡流检测亚表面腐蚀缺陷成像技术

将磁场梯度测量技术和脉冲涡流检测技术有效融合,集中探究基于脉冲涡流磁场梯度信号的亚表面腐蚀缺陷成像手段及其优势性。首先,采用三维有限元仿真分析了脉冲涡流磁场梯度信号在亚表面腐蚀缺陷成像中的有效性和优势性,模拟仿真结果显示磁场梯度信号对于缺陷边缘的检测具有优势。基于模拟仿真结果,搭建了一套脉冲涡流检测实验系统,通过成像实验比较了基于两类信号的亚表面腐蚀缺陷扫描结果,并进一步研究了该类缺陷的成像技术。成像结果表明采用磁场梯度信号可实现对缺陷边缘的高效成像,基于磁场梯度测量的脉冲涡流检测技术较传统脉冲涡流检测技术,具有高效、高灵敏度的优势。     

铆接结构中缺陷的脉冲远场涡流定量评估技术

针对飞机机身铆接结构检测中难以对缺陷进行定量评估的问题,将脉冲远场涡流检测技术运用于铆接结构缺陷检测之中。利用脉冲激励频谱成分丰富、可提取特征信息较多的优势对铆接结构中缺陷的定量评估技术展开研究。首先,建立铆接结构脉冲远场涡流三维检测模型,对缺陷进行检测,从而确定缺陷位置。在此基础上,分析缺陷类型、尺寸对检测信号的影响发现直接耦合分量幅值与上下表面缺陷深度之间具有不同的变化关系,从而实现对缺陷的分类识别。最终,利用信号的过零时间变化量实现对缺陷深度的定量,在缺陷深度已知的情况下,进一步利用直接耦合分量幅值变化对上表面缺陷长度进行定量;利用间接耦合分量幅值变化对下表面缺陷长度进行定量。     

基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法

针对堆叠胶囊自编码器存在检测性能慢、不能更好挖掘图像局部特征的问题,本文提出基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法。采用Scharr滤波器对堆叠胶囊自编码器模型中的图像进行重建,加强图像目标检测的精度,并在损失函数中引入流形正则项,从而加强对原始数据空间局部特征的提取,最终使用基于流形正则的堆叠胶囊自编码器学习参数,选择出更加具有区别性的特征。在MNIST和Fashion MNIST数据集上的实验结果显示,该优化算法相比于原网络结构,图像分类准确率分别提高了0.26和9.23个百分点,且模型训练速度也得到较大提高。     

基于磁场梯度脉冲涡流检测的航空结构亚表面腐蚀缺陷可视化方法

恶劣复杂的服役环境致使航空金属结构极易出现亚表面腐蚀等缺陷,严重影响结构完整性。作为一种结合匀场激励的新型脉冲涡流检测方法,磁场梯度脉冲涡流检测已在结构腐蚀缺陷检测和评估方面体现了其优势性。针对所获取亚表面腐蚀缺陷图像信息不够丰富等不足,结合积分计算对所获图像进行进一步处理,提取图像新特征,研究其与亚表面腐蚀缺陷深度间的映射关系。研究结果表明：该图像新特征与亚表面腐蚀缺陷深度呈单调递增关系;综合由此建立的关联曲线和已获取的亚表面腐蚀缺陷图像,可对金属结构亚表面腐蚀缺陷的深度、形貌、开口尺寸等进行定量评估。     

基于卷积收缩自编码器的半监督缺陷识别方法

提出了一种基于半监督卷积收缩自编码器的缺陷识别方法.从未标记数据中获取有效缺陷信息,结合少量标记样本,实现较高的缺陷识别效果,解决了传统的基于卷积神经网络的缺陷识别方法依赖大量标记样本的问题.实验结果表明:本文方法具有较高的识别精度,在少量标记样本下即可获得不错的识别效果,相较于其他方法,准确率提升4.93％～62.9...     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7％.结果表明：基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7%.结果表明:基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

基于脉冲涡流热成像的铁磁性构件缺陷检测

针对铁磁性构件损伤探测问题,提出了二维大津法(Ostu)与多尺度形态学梯度边缘检测相结合的方法,该方法基于脉冲涡流热成像的缺陷无损检测技术,处理分析红外图像,得到缺陷边缘特征,用于监测铁磁性构件的健康状态。首先利用脉冲涡流热成像装置对铁磁性构件加热,并使用红外热像仪摄取红外图像;然后利用二维Ostu算法对获得的红外图像进行分割,得到二值缺陷区域,并对其进行连通性计算,从而得到涡流线圈内缺陷区域,提取裂纹缺陷;最后对所得裂纹缺陷进行多尺度形态学梯度边缘检测,并运用物象关系,测量缺陷几何尺寸。构件缺陷试验证明该方法对缺陷边缘检测效果良好,实现了铁磁性构件缺陷的无损检测。     

基于脉冲漏磁检测原理的缺陷分类识别技术

脉冲漏磁检测是一种快速发展的无损检测方法,而相应的缺陷分类识别是缺陷检测与评估中的关键步骤之一.在介绍脉冲漏磁检测原理的基础上,设计了新型传感器,对不同类型缺陷的标准试件进行了测试;通过对缺陷瞬态差分信号的时、频域特性进行分析,提取了峰值、过零时间以及频谱中一特定频率点的幅值作为特征量对缺陷进行分类识别.实验结果表明该方法可对10 mm钢板表面以及下表面缺陷进行有效的分类识别.     

人工神经网络在土地覆盖分类中的应用

文章使用A STER遥感数据和土地利用分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对土地覆盖进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析提出神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果。     

带包覆层铁磁性金属管道局部腐蚀的脉冲涡流检测

为提高脉冲涡流检测技术在检测包覆层下铁磁性金属管道局部腐蚀时的灵敏度,从仿真和实验两个方面对探头设计进行了研究.采用反向联接结构的双线圈作为激励源,达到线圈电流不过大而磁场能够在局部得到聚焦增强的目的.采用有限元仿真比较了单线圈和双线圈激励时磁场及涡流的分布情况和对局部腐蚀型缺陷的检测灵敏度,并进行了系列检测对比实验.仿真与实验结果相一致,表明使用反向联接双线圈激励探头对带包覆层管道局部腐蚀类缺陷进行脉冲涡流检测可以达到远高于单线圈激励检测的灵敏度.本研究可为带包覆层金属管道局部腐蚀的脉冲涡流检测探头设计提供参考.