基于目标检测网络的轮对踏面缺陷检测方法

针对传统图像处理算法难以快速、准确识别轮对踏面缺陷的问题,提出一种采用双深度神经网络对轮对踏面缺陷进行检测的算法。该双网络分为踏面提取网络与缺陷识别网络。根据踏面为大目标的特点,分析与测试SSD网络,并用该网络提取轮对图像中的踏面区域。为提高踏面缺陷识别效率,在提取出踏面图像后,针对踏面缺陷属于中、小目标的特点,对YOLOv3网络结构进行优化得到M-YOLOv3。实验测试表明:提取踏面区域时,SSD算法的精度均值(AP)最高,达99.8%;识别踏面缺陷时,M-YOLOv3的AP达89.9%,相较于原始YOLOv3,单张图像计算耗时减少7.1%,同时AP仅有0.6%的损耗。结果表明,所提算法具有较高的检测准确率。     

小零件平面度误差测量的一种新方法

针对小零件的平面度误差测量及数据分析处理 ,提出了一种新的测量方法。首先采用高精度涡流位移传感器对小零件的平面进行连续测量 ,然后利用遗传算法对数据进行处理 ,求出较精确的平面度误差值。这种方法提高了测量精度和速度 ,符合现代测量所提出的自动化和高精度的要求     

点火装置火花测试结果的分析途径

点火装置的火花测试具有分散性大、易受干扰的特点,为解决测试结果不确定性大的问题,提出了利用已知产品参数验证结果、波形对比、重复性分析和误差分析4条分析途径,对测试结果进行分析,从而评判测试系统的可靠性和稳定性.     

复杂背景下飞行目标的快速提取与跟踪

为了对飞行目标(典型目标为导弹和飞机)进行跟踪,利用差分图像结合最大空穴检出算法进行目标的提取和捕获,以模板评价函数为准则对模板进行适时更新,利用归一化的互相关系数确定目标在图像中的位置.为了提高速度,尽量采用IPP函数处理大部分的算法,相比较于传统的函数,IPP函数大幅度地提高了运算速度.实验证明,该方法能够在目标变化较大、图像模糊、对比度较低的情况下准确识别并跟踪目标,处理速度基本满足了使用要求.     

点火火花电流的测试

设计了一种基于霍尔电流传感器的飞机点火火花电流测试系统。比较了分流器、互感器、Rogowski线圈等测试仪器,发现基于霍尔传感器的测试系统响应时间短、频带宽、精度高、测试方便。实现了瞬间大电流的非侵入式自动化测量。测试过程中特别注意了抗电磁干扰和接地问题,得到了准确的火花电流数据和波形,提出了用相关性分析的方法分析测试结果的重复性。     

直齿渐开线小模数齿轮（m＜1.0）齿形误差的 三坐标图像测量法

传统的齿轮单啮仪和双啮仪无法对小模数齿轮(m<1.0 mm)进行测量,提出了一种在视觉三坐标测量机上测量小模数齿轮齿形误差的新方法。该方法在视觉三坐标测量机器上测量出小模数齿轮齿廓边缘点的坐标值,然后通过渐开线拟合的方法得到小模数齿轮的齿形误差。该方法符合齿形误差的定义,误差小于3.5 μm,满足大多数小模数齿轮的测量要求。理论和实践证明,该方法具有精度高,使用方便等优点。     

冲击信号峰值检测及修正的研究

在冲击信号的检测中，峰值是描述冲击信号的一个非常重要的参数。直接测量的峰值与实际峰值之间存在着较大的误差。为降低测量误差，本文采取了尽量提高采样频率和对测量结果进行拟和的方法。以通过高采样频率测量得到的峰值为基准，讨论线性拟合．多项式拟合、指数拟合等拟合方式的适用性。并采用仿真的冲击信号对拟合结论进行检验。     

三坐标测量机的空间曲面测量路径优化分析

本文主要介绍了广泛应用于反求工程中的三坐标机的测量原理，并介绍了应用三坐标机进行测量时，几种曲面测量规划和测量路径优化的方法。最后例举了建筑安全帽的测量过程。     

IPP在基于小波域Wiener滤波的图像去噪中的应用

为了提高工业在线检测中图像处理的速度,使用英特尔集成性能原件(Intel IPP)作为编程工具,在小波域结合Wie-ner滤波进行图像去噪。对IPP作了简介,并阐述了小波域Wiener滤波原理和ThWiener算法。实验表明,在VC 平台下使用IPP对含噪图像进行小波域Wiener滤波具有良好的去噪效果,并且计算速度快,效率高,在实时图像处理中有较高的应用价值。     

三坐标测量机非接触式测量在丝杆测量中的应用

提出了一种基于三坐标测量机视觉测量技术应用在丝杆测量中的新方法。本方法的特点是不需要将丝杆抬起升角角度就可实现测量,给出了在螺纹轴截面和正交投影间基准转换的关系式,并以此讨论分析了补偿量。本方法在测量时丝杆无需旋转升角角度,减少了对夹具的要求,使测量简单易行,大大提高了工作效率。