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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
针对任意角度焊接缺陷难以检测的问题,研究在不同磁场激励下焊接缺陷磁光成像无损检测系统。重点介绍了由U形磁轭产生的交变磁场和平面交叉磁轭产生的旋转磁场激励焊件的机理,比较了交变/旋转磁场激励下不同焊接缺陷的磁光成像效果。基于法拉第旋转效应分析磁光成像特性与磁场强度之间的关系,磁光图像的灰度值可以匹配相应的漏磁场强度。采用主成分分析法提取融合图像列像素灰度特征和通过灰度共生矩阵提取磁光图像纹理特征,建立BP神经网络模型和支持向量机模型识别这些缺陷特征。试验结果表明,在旋转磁场激励下,BP神经网络模型和支持向量机模型的分类精度分别为94.1%和98.6%,相比交变磁场,分类精度分别提高了10.7%和8.5%。旋转磁场激励下的磁光成像克服了定向检测的局限性,能够实现对任意角度焊接缺陷的检测及分类。  相似文献   

2.
为了实现焊接缺陷的自动检测,研究一种交变磁场激励下焊缝表面及亚表面缺陷的磁光成像动态无损检测方法。分析了基于法拉第磁致旋光效应的焊接缺陷磁光成像机理,并结合交变磁场原理推导出励磁变化与动态磁光成像的关系。探索低碳钢板的亚表面焊缝磁光成像特征试验,验证了所提方法可用于检测焊缝亚表面的未熔合缺陷。最后对高强钢焊缝特征的动态磁光图像进行分析,采用主成分分析法和支持向量机(PCA-SVM)模式识别方法建立了焊接缺陷分类模型。试验结果表明,所提方法可以识别高强钢焊件中的焊缝特征(未熔透、裂纹、凹坑和无缺陷),缺陷分类模型的整体识别率达到92.6%,能够实现焊缝表面及亚表面缺陷的自动检测。  相似文献   

3.
研究焊接缺陷磁光成像检测方法,基于法拉第旋转效应,分析交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征与漏磁场之间的关系。建立焊接缺陷的三维有限元模型,对不同类型和宽度的焊接缺陷漏磁场分布进行模拟,并在交变磁场激励下对不同焊接缺陷进行磁光成像无损检测试验,通过试验验证了焊接缺陷检测模型的有效性。研究结果表明,漏磁场分布与缺陷的类型和宽度密切相关,随着宽度增大,缺陷漏磁场的磁感应强度垂直分量亦增大;在相同宽度下,未熔合、表面裂纹、亚表面裂纹和无缺陷磁光图像灰度峰谷差值呈递减趋势,磁光图像灰度值可与漏磁场强度相匹配;所建焊接缺陷模型和磁光成像试验能有效地描述不同焊接缺陷对漏磁信号和图像灰度值分布的影响,有助于提高焊接缺陷检测和质量评估。  相似文献   

4.
针对焊缝微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,提出了基于磁光成像无损探伤的小波多尺度边缘提取算法及主成分分析-误差反向传播神经网络(PCA-BP)缺陷分类模型;研究了焊件表面及近表面缺陷的可视化无损检测及分类方法。首先,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁致旋光原理构成磁光传感器,获取焊接缺陷磁光图像。然后,针对焊接缺陷磁光图像存在噪声干扰、对比度低且成像背景复杂等特征,基于小波模极大值的多尺度边缘信息融合方法,设计了具有高抗噪性的缺陷边缘检测算法。最后,通过PCA法对磁光图像列方向灰度变量进行预处理,得到能表征95%磁光图像列方向灰度变量信息的256个特征点作为输入特征量,构建了三层BP神经网络模型,对焊接缺陷样本进行分类。试验结果表明,所提方法能准确识别微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,模型分类准确率可达90.80%。  相似文献   

5.
为了实现焊接缺陷的检测与评估,提出将交变磁场激励下磁光成像的漏磁特征应用于焊接缺陷的轮廓重构当中,建立漏磁重构模型,研究焊接缺陷的二维轮廓特征。首先根据交变磁场下的漏磁场的形成机理,讨论漏磁场分量By,Bz两种漏磁信号与缺陷轮廓存在的关系。再利用数值模拟方法获取数据,训练其广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)来确定该模型并说明漏磁场信号可以实现缺陷轮廓重构。最后,将磁光成像漏磁特征的数据应用于模型训练,确定重构的可行性。试验结果表明,应用磁光成像漏磁特征的图像数据与仿真获得的轮廓重构规律一致,能够实现焊接缺陷二维轮廓重构。在一定范围内,缺陷深度越大(不小于0.45mm),重构效果越好。  相似文献   

6.
针对检测铁磁性工件缺陷过程中的技术问题,介绍了一种基于法拉第效应的新型磁光成像传感无损检测技术。阐述了磁光成像传感无损检测技术的基本原理和实验系统,通过对磁路机理及励磁方式的论述,总结出了磁场激励规律,以及寻找了最佳励磁方式的技术难点;分析了磁光图像缺陷信息提取算法以及神经网络预测分类模型,指出了如何将磁光成像传感检测与人工智能相结合的关键问题;列举了几种主要无损检测技术的特点,并归纳了磁光成像传感检测技术在航空航天、焊接等领域的应用;最后对磁光成像传感无损检测技术的主要问题和发展方向做出了总结。研究结果表明:磁光成像传感无损检测技术具有独特的优越性,可以为高精度无损检测自动化、图像化、智能化的实现提供新的研究方向。  相似文献   

7.
针对电弧增材制造(WAAM)成形件表面及亚表面微小缺陷难以检测和识别的问题,结合图像纹理特征和神经网络提出一种基于磁光成像的无损检测方法,实现低碳钢WAAM成形件表面微小缺陷检测和分类。首先对二次表面精加工后的WAAM成形件进行磁化,并使用磁光成像仪获取成形件表面磁光图像作为试验样本,然后对磁光图像进行预处理,用灰度共生矩阵提取每幅图像的能量、熵、对比度和相关性纹理特征,对比分析无缺陷、熔合不良、凹陷和裂纹4种WAAM成形件表面质量纹理特征,最后通过建立的LMBP神经网络模型对成形件表面质量进行分类预测。试验预测结果表明,WAAM成形件表面缺陷检出率为97.33%,表面质量分类准确率可达91.33%,验证了所提方法能够有效检测和识别低碳钢WAAM成形件表面微小缺陷。  相似文献   

8.
对焊件表面及亚表面微小焊接缺陷进行检测是保证焊接质量的关键,提出一种基于深层卷积神经网络的磁光成像焊接缺陷检测方法。以法拉第磁致旋光效应为基础,分析磁光成像原理,建立深层卷积网络预测模型,研究不同模型结构参数对训练结果的影响。通过对深度卷积神经网络中间机理分析,研究模型训练过程并自动寻找卷积核最优参数。试验结果表明,第一层卷积核尺寸选择7×7和采用Relu激活函数可以使预测模型达到最佳效果,焊接缺陷磁光成像平均训练准确率为98.61%,凹坑、裂纹、未焊透、未熔合、无缺陷5种焊接试样预测准确率分别为84.38%、98.05%、84.38%、100%、100%,平均预测准确率为93.36%。  相似文献   

9.
对焊件表面及亚表面缺陷进行无损检测是保证焊接产品质量的关键.提出了一种基于法拉第磁致旋光效应的磁光成像焊接缺陷三维重构方法,实现焊接缺陷形状和大小的识别.基于磁光成像原理分析漏磁场磁感应强度与磁光成像的对应关系,以脉冲激光焊接凹坑(3 mm×0.3 mm×0.25 mm)为研究对象,建立焊接凹坑缺陷三维有限元磁场仿真模...  相似文献   

10.
光伏电池图像序列的深度学习检测方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了实现光伏电池工厂端的智能检测,使用热红外相机采集电致热成像(Electro-thermography,ET)与短波红外相机采集电致发光现象(Electroluminescence,EL)检测光伏电池缺陷.提出一种基于光流法处理光伏电池热流场的热图像序列分析方法,准确找到异常发热源.并与短波红外成像找到的异常发光源融合,建立光伏电池检测数据库.通过深度卷积神经网络,实现对光伏电池内部缺陷与划痕、覆盖、裂纹、缺损等人工缺陷的有效识别.试验结果表明,基于光流的深度学习方法在均方误差、平均梯度、信息熵指标上优于主成分分析(Principal component analysis,PCA)与独立成分分析(Independent component analysis,ICA),并在卷积网络的训练中,能使网络更快地收敛.  相似文献   

11.
目前对精细表面下细小缺陷的无损探测已成为光电检测技术研究领域中的一项难题.根据法拉第电磁感应定律和磁光效应,提出了一种磁光/涡流成像技术,以实现对精细表面下细小缺陷的可视化实时无损检测.文章从基础理论着手,重点对磁光/涡流成像技术的光学系统、脉冲激励、图像采集处理等方面进行了创新和探索.  相似文献   

12.
针对涡流热成像中常规单路激励存在对裂纹方向依赖性强和检测灵敏度低等问题,提出一种双路正交激励电源系统,在试样表面感应出旋转涡流场以满足对任意方向裂纹的热激励。首先阐述了涡流热成像检测原理,在此基础上提出双路正交激励电源系统;然后基于旋转磁场理论引入复合式双U型激励探头结构,利用ANSYS软件对其参数进行优化;最后研制了一套以AVR和FPGA来实现数字锁相环的双路激励电源系统,对其性能进行测试并将其应用于不同走向裂纹的热激励实验中,实验结果表明:该电源系统在涡流热成像中可有效降低对裂纹方向的依赖性和提高缺陷裂纹检测灵敏度。  相似文献   

13.
随着工业发展对智能化、无污染、高效率的需求,无损检测技术在工业中的应用是目前各国的研究重点。在此基础上,磁光成像检测将成为无损检测领域的主要方法之一。概述了国内外无损检测的发展现状,简单介绍了工业领域常用的无损检测方法;详细介绍了磁光成像检测技术的基本原理、激励方式、磁光薄膜和磁光图像处理方法,并分别对其发展现状和趋势作了归纳分析,包括国外磁光传感器成品的简介。此外,概述了磁光成像检测方法在航空航天业、工业铸锻焊件、激光焊接焊缝跟踪及光学器件制作中的应用;同时展望了磁光成像检测技术的发展方向。  相似文献   

14.
针对焊缝表面成形缺陷检测存在的技术问题,对现有焊缝缺陷检测技术即磁粉检测、超声检测、涡流检测、渗透检测、磁光成像检测、红外检测以及结构光视觉检测法进行了深入研究。对检测原理、系统基本结构、各自的适用范围以及研究现状进行了论述;并分析总结了基于结构光视觉检测法的激光条纹图像采集、图像处理、特征提取和焊缝缺陷分类识别等技术相关的理论与算法;研究结果表明:为了满足焊缝缺陷全方位检测要求,可融合多检测技术,优势互补;随着人工智能技术的不断发展和焊件质量要求的提高,实现焊缝缺陷检测技术可视化、自动化是未来的发展趋势;人工智能技术是焊缝缺陷检测的关键技术,实现真正智能化检测需进一步研究。  相似文献   

15.
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。  相似文献   

16.
针对焊缝显微组织对焊件质量影响问题,对激光焊接焊件不同区域的焊缝显微组织特征进行研究,对不同焊接试验参数下的焊缝成形差异进行分析,提出了一种焊缝显微组织磁光成像检测方法,采用低碳钢平板对接焊,试验共分为4组,将焊缝显微组织磁光图像与扫描电镜图像相结合,分析恒定磁场下不同区域焊接接头的显微组织磁光成像差异和焊缝的晶粒组成及特征。研究结果表明,在磁光图像中焊件焊缝可以分为熔合区、热影响区和母材区,且这3个区域的晶粒组成、大小及形态有明显的差异,恒定磁场下焊缝磁光图的颜色、亮度及灰度值反映了焊缝的成形质量。  相似文献   

17.
针对锂电池极耳在焊接工艺中所产生的极耳翻折、焊点不足以及焊破等缺陷问题,提出机器视觉对极耳的焊接缺陷进行识别与检测.首先,利用球积分光源以及同轴光所组成的组合式光源对焊后的极耳进行均匀化图像采集,并提取相应的ROI;然后,采用中值滤波的方法对ROI进行平滑去噪,并使用分段线性灰度增强的方法对图像进行预处理,再利用最大类间方差法(OSTU)对ROI进行图像分割以及特征提取,有效地对极耳焊接缺陷进行了识别与检测;最后,对极耳焊接缺陷检测系统的检测效果进行了分析,检出率为98.77%,验证了视觉检测方法的可行性与合理性.  相似文献   

18.
磁粉检测的评价依据是缺陷处形成的磁痕。目前的焊缝磁粉检测主要依靠人工目测,因此经常会出现漏检、误检等情况。提出了一种焊缝裂纹缺陷的磁粉检测识别方法。在实验室条件下,建立了焊缝的磁痕图像采集系统,应用现代图像处理技术,分别开展了焊缝的磁痕图像恢复、裂纹缺陷提取和缺陷的识别统计等方面研究,实现了焊缝裂纹缺陷的自动识别。  相似文献   

19.
磁光成像技术在航空构件涡流检测中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
近年来迅速发展的磁光成像(MOI)技术使涡流检测技术得到了新的进展,运用磁光/涡流成像的有限元模型可以对典型的飞机构件缺陷(如连接飞机表面两个铝层的紧固件下面的裂纹)进行模拟,模拟结果表明,其磁场垂直分量的变化对这种结构来说是相当灵敏的,采用MOI技术可以用来探测隐藏在紧固件帽下面的缺陷。  相似文献   

20.
奥氏体不锈钢具有良好的耐腐蚀性、高韧性和塑性,在石化特种装备和海洋结构中有着广泛应用。奥氏体不锈钢通常在高温、高压、强腐蚀介质中服役,结构表面可产生各种类型不规则裂纹缺陷,威胁结构安全服役。由于不导磁、弱导电、晶粒粗大的特性,传统无损检测对奥氏体不锈钢表面不规则裂纹检测和评估存在诸多挑战。提出基于交流电磁场检测(Alternating current field measurement,ACFM)技术的奥氏体不锈钢不规则裂纹可视化重构方法,建立奥氏体不锈钢不规则裂纹ACFM有限元仿真模型,分析不规则裂纹周围电磁场畸变规律,提出垂直方向磁场(垂直于试块方向磁场,称为Bz)图像梯度场的不规则裂纹表面轮廓可视化重构方法,利用不规则裂纹检测试验验证可视化重构方法的效果。结果表明,ACFM探头感应电流可在奥氏体不锈钢不规则裂纹端点聚集,聚集电流引起垂直方向磁场Bz畸变,Bz图像梯度场可反映电流聚集位置,Bz图像梯度场可视化重构方法能够实现奥氏体不锈钢不规则裂纹表面轮廓可视化成像显示及精确评估。  相似文献   

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