基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法

为了实时检测钢轨焊缝边缘错边量合格情况,提出了基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法.首先,采用中值滤波对焊缝图像进行噪声去除;其次,采用限制对比度自适应直方图均衡算法和直方图均衡化法进行焊缝图像增强;然后,采用双阈值OTSU法进行图像分割,突出轨头和焊缝区域图像,并采用连通域法提取轨头和焊缝区域轮廓;最后,采用多次最小二乘直线拟合法获取焊缝拟合直线,计算拟合直线与轨头上边缘直线的交点作为定位点,实现钢轨焊缝自动定位.对60 kg/m钢轨焊缝区域的检测实验表明,所提方法具有精度高、稳定性好的优点,可用于焊轨基地焊缝的在线实时自动检测.     

X射线底片焊缝缺陷的支持向量机识别方法

准确识别X射线底片焊缝缺陷类别,可改进焊接工艺、提高焊接质量。该文在分析和比较几种焊缝缺陷识别模式的基础上,提出了基于支持向量机（SVM）的X射线底片焊缝缺陷识别方法。该方法首先对X射线底片进行数字化处理和缺陷特征提取,然后针对X射线底片焊缝缺陷样本特点,建立SVM“一对一”聚类结构并对样本进行识别。实验结果表明,该模型具有识别精度高、速度快、容易实现等优点,适合对X射线底片焊缝缺陷识别。     

管道焊缝的无损检测技术及分析

管道焊缝的质量与管道结构的整体性密切相关,通过对管道的缺陷检测,可以评定其质量。本文通过对激光焊接技术及其常见缺陷的分析,提出采用TOFD超声无损检测技术和红外热成像检测相结合的方法对激光焊接金属管道焊缝的缺陷进行检测,可以准确确定焊缝缺陷对管道整体性的影响。     

大电流MAG焊焊缝金属的冲击韧性

探讨大电流MAG焊焊缝金属的冲击韧性.对在4种不同工艺条件下运用大电流MAG焊得到的焊缝金属进行低温冲击试验.试验结果表明,采用不同的焊接材料和不同的焊接参数,试样的冲击韧性差别较大.通过化学成分分析和光学显微镜观察得出:当焊缝金属的C、Si、Ti含量过大时,会产生脆而粗大的贝氏体组织,韧性较差;当C、Si、Ti含量适中时,焊缝金属中出现细小的针状铁素体,低温冲击韧性很好.     

基于统计方法和主动轮廓模型相结合的医学图像轮廓提取

采用最小描述长度作为目标函数实现点分布模型上轮廓点的自动选取,提出了一种结合统计方法与主动轮廓模型提取图像轮廓曲线的方法.对一系列图像训练得到该训练集的典型轮廓曲线,初始化新图像的主动轮廓模型曲线后,再用训练集得到的轮廓线约束其变形,提取图像最佳的轮廓曲线.实验表明,与传统主动轮廓模型比较,该方法具有更好的轮廓提取效果.     

城市轨道交通直流牵引系统接地保护问题探讨

<正>随着城市轨道交通的快速发展,我国建成运营的城市轨道交通线路越来越多。除了重庆跨座式单轨采用了负极回流轨(即四轨)的跨座式单轨交通直流牵引系统外,我国绝大多数城市的轨道交通均采用的是正极接触网或接触轨供电、负极钢轨回流的牵引方式。     

环形焊缝自动跟踪系统的设计与应用

根据旋转电弧传感器的工作特点,推导出在焊接过程中焊接电流与焊炬相对于焊缝位置变化的对应关系,进而提出一种利用单片机实现对环形焊缝进行自动横向跟踪与纵向跟踪的控制方法。     

离散轮廓点集法提取超声图像前列腺边缘

提出一种基于离散轮廓点集的超声图像前列腺边缘提取方法,将经直肠超声图像中的腺体准确分割出来. 该方法根据前列腺的轮廓特征对候选轮廓点进行多级筛选,再除去由于各种干扰产生的非边缘点,得到位于实际边缘的离散轮廓点集,由此确定粗糙的腺体边缘. 随后利用一种快速水平集的曲线演化方法对初始边缘进行小 范围调整,使其更接近实际的腺体轮廓. 对临床应用中的经直肠超声图像进行边缘提取实验,结果表明该方法能克服腺体外部和内部区域灰度不均一以及边缘模糊等问题,提取的前列腺边缘位置准确,轮廓完整.     

焊缝余高造成伪缺陷波识别探析

<正>在超声波检测球罐焊缝时,焊缝余高会引起一种变型波反射现象。本文,笔者总结该种变型波的特点,提出了推广应用在任意厚度焊缝的检测中识别该种变形纵波的方法。一、检测分析一台壁厚为18mm容积为200m3的储氢气球罐,管理级别要     

16MnR钢埋弧焊缝冲击性能分析

针对16MnR钢埋弧焊焊缝夏比V型缺口冲击值偏低的问题，对焊缝试样的化学成分、宏观断口、显微组织、SEM断口等进行了一系列试验分析，发现焊缝夹杂是引起16MnR钢焊缝冲击值偏低的主要原因．在探讨了焊缝夹杂的形成机理和影响因素后，提出了改进措施，并在实际生产中收到了较好的效果。     

边缘保持滤波与视觉最优准则的人脸图像光照归一化

受计算摄影学中边缘保持滤波器的启发,提出一种人脸图像光照归一化方法,能有效处理复杂光照条件下的人脸识别问题. 该方法采用加权最小均方边缘保持滤波器将亮度图像精确地分解为反射层与阴影层,根据视觉最优准则进行直方图匹配映射,获得视觉质量最优的光照归一化人脸图像. 对YALE-B 与CMU-PIE 人脸数据
库的识别结果表明该方法有效.     

结合非线性动态面和前馈补偿的挖泥船动力定位控制

针对挖泥船受挖泥强干扰作用的特点,提出采用前馈补偿与非线性动态面相结合的控制方法,解决挖泥船动力定位的控制问题. 挖泥干扰的前馈补偿与动态面控制算法相结合的控制方法能保证挖泥船动力定位系统的渐近稳定. 在反步控制的设计中加入一阶低通滤波器形成的动态面控制,避免了对非线性模型的多次微分,简化了控制器的设计. 仿真结果表明,该方法对挖泥船动力定位有较好的控制效果.     

动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别

考虑到人脸表情演变是一个持续过程，相比于静态图像，动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型，利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量，通过计算特征向量间的欧氏距离，定位出具有最大表情强度的完全帧，进而获取人脸表情序列数据；为了进一步验证定位模型的准确性，分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验，所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%；利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别，在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%，87.23%和87.88%，结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧，并取得了令人满意的人脸表情识别效果。     

一种区域统计信息的格子波尔兹曼图像分割模型

格子波尔兹曼(lattice Boltzmann, LB)分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型及算法的分割性能,在相似性系数和豪斯多夫距离等评价技术指标下,利用真实脑磁共振图像作为实验数据进行分割,并与现有LB分割模型以及水平集分割模型进行对比.实验结果表明,该模型在分割精度方面比现有LB模型提高10倍,在计算速度方面比传统水平集分割模型提高3倍.     

一种稳健的目标提取与跟踪算法

融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点序列,提高了算法对极端凹陷边缘和噪声干扰轮廓的提取能力.通过合成和自然图像的目标轮廓提取和跟踪实验,证明了本文提出的算法具有鲁棒性和精确性.     

具有环境自适应性的虚拟参考标签定位方法

在基于接收信号强度指示(received signal strength indicator, RSSI) 的射频识别(radio frequency identification, RFID) 室内定位系统中,由于环境干扰的非均匀性,定位环境中不同区域的信号传播模型存在差异. 为此提出一种基于区域划分的定位方法,将定位区域划分为多个三角形子区域. 定位过程中依据待定位标签的
RSSI 值经多轮投票机制确定其所在子区域,然后分别估算各子区域的环境因子和路径损耗值来建立子区域的定位模型,实现环境自适应. 在此基础上引入虚拟参考标签概念,在定位区域内构造虚拟信号强度空间,并提出一种最近邻K 值自校正方法选择最近邻标签,采用最近邻方法进行定位坐标计算. 仿真结果表明,在复杂的低标签密度环境下,定位精度和稳定性比经典的LANDMARC 和VIRE 方法有显著提高.     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.     

利用循环平稳性检测和支持向量机的调制信号分类

非合作接收条件下调制识别算法预处理要求高,分类集有限,为此提出一种基于循环频率特征和支持向量机的调制分类方法. 利用信号循环累积量的循环频率为分类特征,不必进行参数估计和同步等预处理,在缺乏先验知识条件下对FSK、PSK、QAM、OQAM、CPOFDM、ZPOFDM等常见调制信号具有良好的识别效果. 该方法提升了盲接收环境下的分类效果,扩大了分类集. 理论推导和计算机仿真表明,该方法能有效提升非合作接收条件下的盲分类性能.