复合材料缺陷的脉冲热成像有限元模拟研究

针对脉冲红外热成像对复合材料的无损检测能力问题,利用有限元数值分析法模拟了脉冲加热红外成像无损检测过程。建立了"在复合材料上表面施加不同的热流边界条件",而在其下表面施加自然对流换热边界条件的有限元模型,研究了不同复合材料内部缺陷对材料表面温度分布产生的差别,具体研究了脉冲形状、脉冲加热时间、缺陷类型等因素对含有平底孔缺陷复合材料表面温差变化和对比度变化的影响。研究结果表明,缺陷深度越浅且越大,表面温差和对比度会越大;而热流量越大,表面温差越大,但对比度不变。该有限元模拟为研究脉冲加热红外热成像的复合材料缺陷检测提供了数值模型。     

铝蜂窝板缺陷的脉冲红外热成像检测

以含有脱粘和积水缺陷的铝蜂窝板为检测对象,通过理论分析、数值模拟和实验研究,获得缺陷直径、缺陷深度及积水对试件表面温差的影响规律。缺陷直径和缺陷深度越大,温差越大;积水导致的温差较小,但积水缺陷易于检测。脉冲红外热成像检测方法可实现铝蜂窝板的缺陷无损检测。     

聚乙烯管道缺陷的红外热成像模拟及实验研究

针对聚乙烯(PE)管道内部缺陷检测中存在的问题,利用了有限元法模拟了PE管道的瞬态传热过程。计算模型中,在管道的内表面施加恒热流边界条件,内部缺陷会对管道表面的温度分布产生影响,从而建立起了温度分布与缺陷的大小和位置之间的关系。为了验证有限元模拟热像图,搭建了基于电加热棒热激励方式的聚乙烯管道红外热成像实验平台,该平台采用高灵敏度高速红外热像仪作为检测设备。通过模拟和试验,比较研究了不同深度、不同直径的缺陷的温度随位置的变化曲线。研究结果表明,实际试验结果和有限元模拟结果基本吻合,验证了模拟结果的正确性;也说明了有限元数值计算方法可以作为研究红外热成像技术的一种手段,为基于红外热成像技术的聚乙烯管道内部缺陷检测技术提供了数值模型。     

基于红外热波技术的起重机械金属裂纹缺陷仿真

起重机械金属结构裂纹缺陷定性分析是脉冲红外热波检测技术的研究新方向。利用Ansys Workbench基于热灯激励传热理论进行有限元模拟仿真,分析脉冲激励参数及缺陷本体对表面温差的影响规律,给出了脉冲激励源的选取建议优化以及检测影响因素分析。     

基于机器视觉的细长产品表面缺陷检测设备研究

为提高对细长产品表面缺陷的检测效率,运用机器视觉技术对细长产品外部轮廓尺寸及表面缺陷状况进行检测.运用机器视觉技术,分析图像传输过程中噪声产生原因及降噪方法;采用canny算法和Simple Blob Dectorte特征点检测方法,提取零件轮廓和色斑轮廓;编写基于机器视觉的表面缺陷检测程序,并通过实验验证了该方法的可行性.采用系统法对表面缺陷检测设备进行整体分析,设计出与检测程序相配套的机械设备.     

超声锁相热像技术检测接触界面类型缺陷

为了提高超声锁相热像技术(ULT)的检测效率并获得最佳检测结果,对超声波调制、热图序列处理和检测参数选择进行了研究。阐述了超声锁相热像技术的检测原理并进行了理论分析,建立了ULT的检测系统。采用方波调制的超声波激励试件,用红外热像仪记录试件表面热图,并用瞬态处理方法对热图进行锁相处理得到相位图和幅值图实现对缺陷的检测。用该方法检测了钢板表面及近表面的微裂纹(微米级)和铝合金板内不同深度缺陷等接触界面类型缺陷。结果表明,检测A3钢板材料表面(近表面)裂纹时,调制频率可选择0.5Hz,接触压力约0.25kN,激励头与微裂纹的距离对检测结果几乎无影响,激励位置可根据试件结构而确定;由于降低调制频率可提高缺陷的检测深度,检测铝合金材料时,调制频率≤0.3Hz能够探测到4mm深度的缺陷;另外,该方法能够准确检测蜂窝夹层结构的脱粘缺陷。研究表明,研制的检测系统数秒内即可完成对接触界面类型缺陷的准确检测。     

红外热成像技术在大型起重机械金属裂纹探伤中的应用

对大型起重机械金属构件中常见的裂纹缺陷进行识别是红外热成像检测应用中一个新的研究方向。介绍了主动式红外热成像检测的技术原理,设计了通过主动式红外热成像检测技术对含有裂纹缺陷的金属钢板试件进行检测的无损检测Non-Destructive Testing(NDT)系统,并根据检测系统搭建了试验平台。针对试验中采集到的原始红外热图像存在裂纹缺陷轮廓模糊、环境噪声干扰等问题,提出采用图像灰度转换、直方图均衡化、中值滤波、阈值分割和边缘检测等方法来提取裂纹缺陷的边缘轮廓特征。结合提取出的轮廓特征,并根据钢板试件的实际试件尺寸和预埋裂纹缺陷轮廓特征图像像素之间的换算关系,得到裂纹缺陷的识别精度。经过对比验证,红外热成像技术可以满足大型起重机械金属构件裂纹缺陷的检测需求。     

基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测

当前在对机械加工零件表面缺陷检测时,存在表面缺陷检测精度差的问题,导致检测结果不理想。提出一种基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测方法,利用曲率空间检测零件图像的角点,采用泰勒级数删除伪角点。对特征点邻域梯度方向进行角度限度和就近投影,同时借助双向匹配方法进行机械加工零件图像角点匹配。在上述操作的基础上,利用一维直方图的阈值分割对零件图像进行分割处理,最终实现机械加工零件表面缺陷检测。实验结果表明,该方法能够获取高精度的零件表面缺陷检测结果,且对加工零件缺陷厚度、孔洞缺陷及缺陷最大边界距离的测量均较为准确。     

导弹发动机壳体粘接质量红外热波检测

发动机壳体粘接质量检测对确保整个导弹武器系统的安全可靠具有重要的意义。采用平底洞和预埋聚四氟乙烯薄膜层模拟各种类型壳体与绝热层的粘接缺陷,基于主动式脉冲加热的红外热波方法进行了检测研究,采用图像序列微分增强算法提高缺陷的检测能力,并与超声C扫检测结果进行了对比,实现了缺陷大小和深度的定量识别。结果表明:红外热波方法的检测速度远远快于超声C扫,其检测效率较高;该方法适用于复杂结构及任意形状的缺陷,便于实现在线检测,具有较强的工程应用价值。最后,给出了热波方法在导弹发动机壳体粘接质量检测中的适用范围及检测策略。     

基于数字图像处理和特征提取的钢轨表面缺陷识别方法

设计了一种基于图像特征分析的钢轨表面缺陷识别方法,运用快速数字图像处理技术可实现钢轨表面裂缝和剥离掉块缺陷的提取,该识别方法通过对采样图像使用高低帽变换进行图像增强,再进行高斯平滑消除毛刺,最后采用阈值处理及边界抑制来提取出缺陷信息。研究了钢轨伤损评价及信息表达方法,可将缺陷信息以曲线的形式表示出来。为验证所设计方法的有效性,设计了模拟实验装置,用工业线阵CCD摄像机获取钢轨样品运动时检测的图像,进行缺陷识别处理,实验表明,系统输出曲线能够明确反映损伤的程度及其位置信息。     

实时带钢表面质量检测算法研究与应用

针对现有带钢表面质量检测技术在检测精度、数据实时吞吐量等方面存在的问题,提出了一种基于纹理特征编码的带钢表面缺陷检测方法。首先,利用高斯滤波器的差分响应模拟人类视觉的纹理感知模型,在原始图像空间内进行缺陷可疑点检测;然后对疑似缺陷位置进行纹理特征的提取与编码,在纹理特征编码空间内完成缺陷的精密定位。实验结果表明,该方法可以对带钢表面常见的氧化、孔洞、边裂、麻点等十几种不同类型缺陷进行精确地检测,降低了系统的误检率,同时提高了缺陷检测的识别率和算法的计算效率。     

面向机柜表面缺陷检测的不均匀光照和低亮度图像增强方法

光照条件是大尺寸机柜表面缺陷检测的重要影响因素。当光照分布不均匀或光照强度不足时,采集得到的机柜表面图像质量低,造成缺陷检测误差。为此,提出一种融合卡通纹理分解和最优双曲正切曲线的图像增强方法。首先,采用导向滤波将机柜表面图像分解为卡通图和纹理图,利用高斯尺度空间理论建立光照模型,实现不均匀光照去除;其次,研究图像的双曲正切曲线性质,通过图像加权拉伸实现低亮度图像增强;最后,采用对比度、亮度和灰度方差乘积对图像增强效果进行评价,同时对增强前和增强后的图像进行缺陷检测,进行对比分析验证。实验结果表明,该方法能实现光照不均且低亮度的机柜表面图像增强,机柜表面缺陷检测的准确率显著提升,召回率提高了29%,F值提高了21%。     

双焦干涉表面微观轮廓检测

本文论述一种高灵敏度的新型表面轮廓检测系统。该系统由双焦透镜偏振共路干涉系统及共模抑制电子处理系统两部分组成。可用于各种材料表面的无损检测。该系统的纵向灵敏度小于20A,横向灵敏度小于2μm。与Talysurf-6触针式表面轮廓仪对同一样品表面测试结果进行了比对,获得了满意的结果。     

结合暗场散射与曲率成像的镜面缺陷检测方法

在镜面表面缺陷检测技术中,常用的暗场成像检测法对于波纹类的三维镜面缺陷难以形成对比度,为此提出了一种结合暗场散射法和曲率成像法的综合型镜面表面缺陷检测方法.分别对暗场成像原理和基于条纹反射的曲率成像原理进行了理论分析;构建了结合两种成像模块的综合型镜面缺陷检测的实验装置;对注塑反射镜和抛光玻璃薄片两种样品进行了缺陷成像...     

单面焊焊道表面缺陷漏磁检测方法研究

针对焊缝不同类型缺陷和相关结构漏磁场空间分布特性复杂等问题,以单面焊对接焊缝焊道表面的两类典型缺陷:面积型缺陷(代表矩形槽)和体积型缺陷(代表圆柱体)为研究对象,采用数值分析与试验研究相结合的方法,设计并实现一种磁化方向与行进方向垂直的新型磁化系统.利用该系统对焊道表面缺陷进行了连续非接触漏磁扫描,评述了焊道表面分布上述两类缺陷漏磁场大小、分布等特征,给出了漏磁信号随行进距离、通道数等参数变化的关系曲线,获取了两类缺陷基于最小二乘法原理的拟合曲线及多项式回归方程.结果表明,数值模拟结果与试验结果基本吻合,两者原始数据相关系数:矩形槽Rr=0.87;圆柱体Rc=0.99,结果验证了文中所提出的检测系统的可行性与有效性.     

基于超声红外热成像的缺陷检测与定位研究

超声红外热成像以超声作为激励源,能够用于检测多种工件,但是由于热传导效应及空气的散射,检测结果中缺陷边缘较为模糊,成像对比度不高,并且会有温度分布不均引起的"散斑噪声"。为解决以上问题,提出了一种对超声红外热成像结果进行缺陷检测和定位的方法,使用限制对比度自适应直方图均衡(contrast limited adaptive histogram equalization,简称CLAHE)方法对图像进行对比度增强,用巴特沃斯滤波器进行降噪,根据图像的局部方差特征判断是否有缺陷,并通过形态学处理对缺陷中心进行定位。实验表明,根据局部方差可以对图像进行有效判断,经过形态学处理之后能够准确定位。该研究为通过超声红外热成像实现缺陷检测及定位提供了一种便捷有效的方法。     

碳纤维复合材料红外热波检测的有限元分析

红外热波检测技术是一种可以检测材料内部缺陷的先进技术,在复合材料的缺陷诊断中具有广阔的应用前景。应用ANSYS软件对含缺陷碳纤维复合材料的红外热波检测进行了有限元分析,研究了检测时间、试件厚度、缺陷大小和缺陷深度对检测结果的影响规律。这些研究结论可为搭建红外热波检测系统和制定准确可靠的检测标准提供依据。     

基于LabVIEW和Mask R-CNN的柱塞式制动主缸内槽表面缺陷检测

为了解决传统图像处理方法对于铸铝材料表面缺陷检测通用性不高、准确度低等问题,研究了一种基于Mask R-CNN神经网络的缺陷检测系统。首先,采用自主研发的缺陷检测装置采集柱塞式制动主缸内槽表面图像,对其进行预处理,制作成Microsoft COCO格式数据集;其次,搭建适用于该数据集的Mask R-CNN神经网络结构,并绘制训练过程损失函数与平均精度均值曲线;最后,将检测结果与基于SVM和Faster R-CNN模型的检测结果进行比较,统计了3种神经网络模型的单图检测平均时间和识别率。试验结果表明,在相同样本条件下,该方法的识别率比另外2种方法高,达到了93.6%,能够更精确地检测柱塞式制动主缸内槽的表面缺陷。     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统设计

针对热轧带钢的表面质量检测进行研究,设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷检测系统,从系统整体构成、硬件结构、软件开发及算法设计等方面进行了深入的分析与研究。在VS2010平台上,实现了包括图像的采集、传输、缺陷的实时检测和定位,以及缺陷的报警与存储等功能。通过大量的测试结果表明,该系统中设计的缺陷检测算法无论在检测精度还是实时吞吐量上都具有很大优势,可以对带钢表面常见的氧化、孔洞、边裂、麻点等几十种不同类型和不同等级的缺陷进行精确、实时地检测。     

基于光度立体学的金属板带表面微小缺陷在线检测方法

高品质金属板带对于表面质量的要求非常严格,不允许存在一些微小的缺陷,现有的基于机器视觉的表面在线检测系统很难检测到微小缺陷.采用光度立体学的原理,利用两幅不同光照角度的灰度图像获得表面法向的方法检测表面微小缺陷.彩色三线阵电荷耦合元件(Charge-coupled device,CCD)摄像机安装在垂直于金属板带方向上,一台红光光源和一台蓝光光源对称安装在摄像机两侧.摄像机采集到的彩色图像可分离出R、G、B通道图像,其中R、B通道图像分别为红色、蓝色光源的反射光图像.表面倾角法可通过R、B通道图像计算表面倾角分布图,并根据表面倾角分布图检测微小缺陷.通过试验验证该方法可检测直径为0.1 mm的孔洞.讨论在一套检测装置中实现微小缺陷与常规缺陷同步检测的方案.在红光、蓝光两种光源基础上增加一台绿光光源,与摄像机形成介于明暗场的照明方式,可通过摄像机分离出的G通道图像检测金属板带表面的常规缺陷.