基于ARM与DSP玻璃缺陷在线检测系统

设计了一个基于ARM和DSP独立双核结构的玻璃缺陷在线检测系统,以ARMLPC2200和TMS320C6416DSP芯片为核心,加上外围的功能模块,构成系统的硬件部分;再按目前流行的数字图像处理技术来设计软件流程。实验表明,该系统性能可靠,实现简单。     

基于机器视觉的铁路货车滚动轴承表面缺陷检测

针对目前轴承缺陷检测操作复杂、速度慢、精确度低等缺点,利用数字图像处理技术,设计出基于CCD成像技术的轴承缺陷非接触在线检测系统,讨论了系统中灯光、摄像机的安装位置对成像的影响,提出利用图像特征的麻点的检测方法,该系统能对麻点缺陷进行识别,对缺陷的区域进行测定。现场测试表明,系统操作简单、速度快、精确度高、为轴承缺陷检测提供了一种新方法。     

基于ID-ELM算法的医药大输液可见异物检测系统研究

针对250 m L及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于机器视觉的医药大输液可见异物智能检测系统。在研究医药大输液图像滤波、异物分割的基础上,设计了大输液图像特征提取算法,提出了基于影响度剪枝的改进极限学习机(ID-ELM)分类算法对可见异物分类识别,最后进行了相关实验验证算法的可行性。所设计的检测系统在医药企业用户运行并测试表明,该系统具有高检测精度、高效率、高稳定性的特性,识别准确率超过95.5%,能有效剔除次品,解决了医药大输液可见异物的在线自动检测和识别的难题,为医药生产企业分析产品质量提供了技术保障.     

电网重大故障应急抢修自动调度系统的设计

在电网及其自动化系统运行过程中会出现各类故障和缺陷,文章介绍了电网重大故障应急抢修自动调度系统的设计。对数据通信监测、电网数据采集与监控系统中一类紧急故障的提取与转发库的生成、电能计量系统故障信息提取和生成、信息采集及判决等模块的关键设计技术进行了说明。文章所设计的系统能够从调度自动化系统、电能量管理系统及通信通道在线检测系统中提取紧急故障缺陷信号进行分类处理,并与现有管理信息系统中输变电缺陷流程系统实现无缝对接,实时发送并告知相关的生产管理、维护及抢修职责人员,该系统提供了快速有效地消除隐患的措施。     

红外在线测温技术在设备运行监测中的应用

随着电力系统输变电设备状态检修工作的逐步开展,设备的状态检测工作将在状态检修工作中起到重要作用。阜阳供电公司充分利用多年来所积累的在线监测技术、红外测温技术经验,有效地将这些经验和视频监控技术进行结合,研究、应用了红外在线测温系统。该系统在投运初期既充分发挥了其在线监测的优势,发现了部分设备过热性缺陷,避免了设备事故停电,又有效提高了输变电设备状态检测水平,为状态检修工作提供了可靠的技术支持。     

基于云平台的电气设备间歇式局部放电检测系统

带电检测对电气设备内部发生的长间歇式、潜伏性局部放电通常定位为外界干扰,而在线监测易受多源放电以及背景噪声的干扰,导致该类缺陷易发生漏报。在现有带电检测与在线监测基础上,基于云平台技术设计了一套间歇式局部放电检测系统。该系统不仅可以将不同频带的局部放电信号进行采集,通过多频段联合定位的方法完成内部放电缺陷的初步定位,而且具有局部放电模式识别的功能,给出设备内部放电类型。试验结果证明:基于云平台的间歇式局部放电系统可以完成电气设备内部局部放电缺陷的长期跟踪,通过实时检测数据变化、在线数据分析,为异常设备制定相应的检修策略。     

车载触摸屏面板模组机器视觉检测系统开发

面板模组是影响车载触摸屏触控性能和光学性能的关键因素,传统的人工检测方式已无法适应现代化工业生产高质量、高效率的需求。针对车载触摸屏面板透过率波动大、检测幅面大、检测精度要求高的难题,研发了一种基于机器视觉的车载触摸屏面板模组检测系统。根据车载触摸屏玻璃检测对象的特点,设计了基于线扫描的车载触摸屏玻璃图像采集系统和图像处理方案,通过对比标准灰度模型、建立灰度值和透过率转换关系、支持向量机分类等技术,实现多种缺陷的动态识别和玻璃屏任一点的透过率在同一台CCD下的测定。实验结果表明,通过图像校正处理和SVM训练,该车载触摸屏面板模组检测系统可同时满足多规格车载触摸屏模组的质量检测,最大尺寸为450mm×250mm,检测速度可达120pcs/h,检测精度达到0.01mm,缺陷检出率超过95%。     

远红外测温缺陷管理系统的设计与应用

远红外测温技术在变电站的缺陷检测中发挥着越来越重要的作用，而远红外测温缺陷管理还没有一个实用的系统。为此介绍一种网页形式的在线远红外测温缺陷管理系统，以及它的总体结构，设计思路等。该系统实现了红外测温缺陷网页式查询，并可指导缺陷设备检修。     

基于ZigBee的开关柜局部放电在线监测系统

针对目前开关柜在线监测设备经济性差、安装复杂以及便携式检测设备通道数量少、检测工作量大的问题,文中设计并实现了一套便携式开关柜局部放电在线监测系统。该系统基于暂态地电压法,采用多个监测前端外加监测终端的分布式结构。采用ZigBee无线自组网技术,使得监测前端数量可根据实际需求灵活增减,大幅扩展了系统的检测范围,提高了系统的可靠性及经济性。文中阐述了系统各硬件部分工作原理及主要设计参数指标,给出了监测系统软件功能架构及运行界面,该系统在多个变电站现场投入实际应用,系统运行稳定可靠并成功发现一起35 kV开关柜局放缺陷,可满足开关柜局放实际检测的需要,具有较高的实用价值。     

管道缺陷检测与外形量化研究

介绍了管道漏磁在线检测仪整体结构,对关键硬件设计进行分析,叙述了漏磁场信号的预处理方法和缺陷漏磁场的补偿技术,对缺陷的长、宽、深外形参数量化进行了研究,编制管道缺陷分析软件实现了量化缺陷外形的整个过程,通过实验验证量化算法有效可行,提高了国内管道缺陷检测和量化的精度.     

深度学习陶瓷表面缺陷检测算法研究

传统的陶瓷缺陷检测主要依赖人工目测或放大镜观察，为解决检测效率低、结果主观性强等问题，提出了一种基于深度学习的陶瓷表面缺陷检测算法，针对于陶瓷杯表面的缺陷具体情况，在YOLOv5目标检测模型的基础上，增加小目标检测层，同时使用位置注意力机制进行特征重构提高检测的精确度，实现了高精度的缺陷检测。针对实际生产中的陶瓷双层杯进行数据采集训练，并对于每批数据进行推理，最终平均检测精度达到了95.4%。本文所改进的YOLOv5缺陷检测模型拥有更高的准确率、识别速度快等优点，可以极大地减少陶瓷质检减少人力物力的损耗与时间成本。     

基于机器视觉的触点零件在线检测系统研究

为了实现对触点零件的外观形貌质量检测,研究并提出了一种适用于机器视觉检测技术的触点类零件在线检测算法。针对触点零件几何及纹理缺陷的检测要求,设计了独特的算法流程。根据触点类零件的几何缺陷对零件图像提取了5种几何特征,针对零件图像的纹理缺陷,采用灰度共生矩阵的方法提取4种零件纹理特征,检测算法分步、有针对性的对触点进行几何及纹理缺陷的检测。文中对特征提取算法的有效性与常规的特征提取算法进行了对比试验,试验表明提出的算法流程较为简单实用,并能准确高效地识别出目前触点零件中存在的主要质量缺陷。系统基本满足触点零件在线检测的准确性及实时性要求。     

三维漏磁检测实验平台的研制

漏磁检测技术广泛用于石油和天然气管道腐蚀缺陷的在役检测.传统的一维漏磁检测技术通常检测管道径向的漏磁信号,只能反映缺陷的深度信息,对于任意形状的缺陷的评估则无能为力.要反映不规则形状的缺陷的特征,提高缺陷检出率,则须使用三维漏磁检测技术.三维漏磁检测系统要采集和处理大量的数据,系统相对复杂.本文提出的三维漏磁检测实验平...     

智能输电线路巡检系统设计与实现

设计了一种安全、可靠的新型输电线路巡检系统,其主要特征在于将RFID自动识别技术、3G无线网络传输技术以及定位精度较高的GPS技术引入巡检工作。介绍了新型输电线路巡检系统的框架结构,PDA终端软、硬件设计,以及PC机服务器端的软件设计。实际应用情况表明,该系统可有效监督工作人员到位巡检,规范缺陷信息的记录,缩短处理缺陷的响应时间,具有良好的推广应用价值。     

基于深度学习和无人机图像的架空线路缺陷巡检综述

架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容,运维人员利用无人机进行线路巡视检测已成为电力巡检工作中的重要手段。本研究首先概述了无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构;其次,分析了当前架空输电线路缺陷巡检领域数据集状况以及数据扩增技术;然后,综述了基于深度学习的无人机图像缺陷检测典型方法以及评价指标,并对比总结了各种方法的优缺点;随后,讨论了无人机图像视觉检测方法中图像采集规范、数据集形式、缺陷检测算法专业化应用等对架空线路缺陷检测效果,指出了图像检测指标和类别定义在电力巡检专业化领域中的不足;最后,探讨了基于深度学习的无人机图像缺陷巡检任务的未来发展方向。     

某220kV变压器高压套管爆炸故障原因分析

对某220kV变电站发生粉碎性爆炸的主变压器高压套管进行现场解体,指出套管发生爆炸事故的根本原因是套管本体内部绝缘被击穿,提出应加强套管制造过程的质量检测和加强运行中套管的在线检测,及时发现缺陷,避免事故的发生。     

基于谷歌眼镜的智能变电站实时数据展示与智能分析技术

研究了基于可穿戴设备(谷歌眼镜)的智能变电站巡检虚拟视频和实时数据展示技术:现场巡检人员通过谷歌眼镜扫描粘贴在电气设备上的QR码(二维码的一种)来自动识别相关电气设备的设备名称和ID编号,并将相关识别信息通过蓝牙技术转发给智能化一体单元;移动终端根据获得的设备编码,通过电力系统4G专网,从后台数据服务器搜索并获取该电气设备的关键物理信息(电气设备厂家,铭牌,上次检修时间及设备实时运行数据),并将信息根据现场巡检人员的需要以图片或虚拟视频的形式投影至谷歌眼镜上。本发明方法突破了常规变电站巡检难以有效获取实时数据的障碍,有助于提高智能变电站巡检的自动化水平。     

Defect detection in textured materials using Gabor filters

This paper investigates various approaches for automated inspection of textured materials using Gabor wavelet features. A new supervised defect detection approach to detect a class of defects in textile webs is proposed. Unsupervised web inspection using a multichannel filtering scheme is investigated. A new data fusion scheme to multiplex the information from the different channels is proposed. Various factors interacting the tradeoff for performance and computational load are discussed. This scheme establishes high computational savings over the previously proposed approaches and results in high quality of defect detection. Final acceptance of visual inspection systems depends on economical aspects as well. Therefore, a new low-cost solution for fast web inspection is also included in this paper. The experimental results conducted on real fabric defects for various approaches proposed in this paper confirm their usefulness