排序方式: 共有61条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
基于大型回转工件的超声波在线自动检测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有大型回转工件超声检测效率低下,劳动强度大,依照个人经验评判缺陷等问题,研制出了超声波在线自动检测系统,主要完成对超声信号的采集和处理,数据的实时存储,信号的消噪处理,缺陷的在线分析与识别等.经过现场的实际应用表明,该系统操作方便,运行稳定、可靠,自动化程度高,大大提高了大型回转工件超声检测的质量和效率. 相似文献
2.
在大背景中微小目标的视觉检测中,传统的机器视觉系统按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集和处理图像,存在大量的冗余数据。为了有效去除冗余数据,基于人类视觉预注意机制设计了一种选择性成像机器视觉系统,将视觉处理过程划分为并行的预注意初级处理阶段与串行的高级处理阶段;同时模仿人类视觉注意机制,提出了一种基于视觉熵的视觉预注意算法;系统并行地获取并判断图像是否可疑,然后仅将少量可疑图像传送至主机串行的进行精细目标识别。试验结果表明,本系统显著地减少了图像处理的数据量,可疑图像识别算法快速有效,提高了系统检测效率和精度。为大背景中微小目标的机器视觉检测提供了一条新途径。 相似文献
3.
目前国内外制造的削匀机,常不同程度地产生可见波纹(俗称“跳刀”)。本文采用计算机监测系统,测试分析了与削匀机跳刀密切相关的动态参数,提出: 1.削匀机跳刀的基本原因是相对于每片刀片的供料量过大。 2.在制革的运动速度等于光辊线速度与在制革相对于光辊的滑移速度之和。 3.计算切痕宽度时,公式S=V皮/(n刀·z)中的V皮、n刀、z均应由实测确定,而不一定是额定值。 4.根据计算机的测定记录,相应调整刀辊转速,可以制作出给定宽度的跳刀波纹, 相似文献
4.
人工神经网络具有较强的自适应模式识别能力和联想记忆能力。本文应用BP神经网络处理服装革的手感检测信号,为织物,皮革等服装材料的手感评定探索出一条新途径。 相似文献
5.
人工神经网络具有较强的自适应模式识别能力和联想记忆能力。本文应用BP神经网络处理服装革的手感检测信号,为织物,皮革等服装材料的手感评定探索出一条新途径。 相似文献
6.
7.
小波神经网络的数据压缩技术在超声自动探伤系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对大型回转体零件内部缺陷的检测与识别,研制了超声波自动检测系统.系统主要完成超声信号的采集和处理、数据的实时存储、缺陷的在线分析与识别等功能.要实现缺陷的在线检测与识别,必然需要大量的原始数据,为了减少数据的存储量,通过小波神经网络提取相应的权重因子,构成小波基的尺度参数和与之对应的平移参数,实现缺陷有用信息的压缩;在缺陷数据重构中,利用上述特性参数并结合信号的特征值,对信号进行拟合.解决了缺陷检测现场大量数据的保存问题,为缺陷的进一步识别提供了基础. 相似文献
8.
9.
在磨削加工中,切削过程与能量的消耗集中发生在很小的磨削区域——工件与砂轮的接触区域范围内。接触区内磨削温度的测量,是当前磨削研究中十分重要的课题。 Peklenik的半人工热电偶自1957年问世以来,在磨削温度的测试中一直有着重要的影响。其测温原理如图1示: 相似文献
10.