工业CT技术在炸药装药质量检测中的应用

介绍了BT-400型工业CT无损检测的基本原理。文中主要论述了利用CT机对炸药装药的内部缺陷和密度变化进行检测,以及利用密度曲线对产品内部缺陷进行尺寸测量,通过对检测结果的分析、讨论,为设计人员及时修改试验方案、调整制作工艺提供科学的、可靠的依据。     

工业CT技术在铸造技术中的应用

介绍了工业ＣＴ在铸件的缺陷探伤，壁厚测量以及铸造工艺控制中的应用。     

基于RFID的工业炸药全流程智能监控系统研究与开发

针对工业炸药生产、仓储、销售和使用等全流程安全监管问题,提出用RFID(radio frequency identification)进行产品标识与产品信息获取,构建工业炸药全流程监控系统。为了解决工业炸药物理实体与监控系统信息的映射,提出可监控单元模型。该系统是多层分布式的体系结构,由数据采集层、数据处理层和数据服务层组成,并详细描述了各层的功能;该系统采用C#、ASP.Net和SQL Server 2005开发,运行在Windows平台。在企业生产线现场应用结果表明,当RFID读写器与贴有RFID标签产品距离保持在2~4 m之间时,标签读取准确率可以达到99.9%。     

混装乳化炸药不耦合装药爆破技术的研究和应用

在三峡工程的临时和永久船闸闸室的开挖中,为满足高边坡缓冲爆破和基建面保护层爆破的要求,专门研制了适合混装车生产和可泵送的乳化炸药。这种炸药与放入炮孔中的一定直径的PVC塑料管配合使用,实现了小直径孔不耦合装药。装药时,利用装药车将炸药泵入炮孔或孔内的塑料管中。文中概述了小直径感度乳化炸药的研制,介绍了混装乳化炸药和不耦合装药爆破技术在不同开挖工程中的应用,并对应用该项技术的技术和经济效果作出了评价。     

工业 CT 断层数据的可视化技术研究

基于工业CT的断层数据的反求技术已成为反求工程的一个新的发展方向,断层数据的可视化是这类反求技术的一个重要组成部分．本文研究了数据采集方法,以及采集数据的二值化处理和边界提取方法,并针对采集数据的特点,建立了一个动态的三维矩阵,提出了一种简化的体绘制的算法．     

基于GA-BP神经网络的工业CT缺陷检测

为了提高工业CT缺陷检测精度,本文提出一种基于GA-BP神经网络的CT缺陷检测方法。采用遗传算法,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立基于GA-BP神经网络的工业CT缺陷检测模型;采用工业CT图片组成实验数据进行仿真分析,并与卷积神经网络和支持向量机的监测效果进行对比。结果表明：该方法可使GA-BP神经网络模型误检测次数更少,精度高达96.67%,且效果更好,具有较好的可行性和实用性。     

车牌识别技术在智能交通系统的应用研究

智能交通系统对于扼制交通违章,打击肇事逃逸,科学合理地解决交通问题,有着极其重要的意义。车牌识别技术是智能交通系统中的关键技术之一,包含车牌定位和字符识别这两项主要技术。针对当前传统的识别技术识别准确率不高,识别速度不快提出了一种基于小波分析的车牌定位快速算法,并且利用神经网络技术实现字符识别的算法。经过实际应用得出通过对车基于小波的车牌定位算法,可以较好的进行车牌定位,定位率可以达到96．3％以上。对字符的识别率可以达到85％以上牌的自动识别。提高了传统技术的自动识别效率。此车牌识别算法的速度和准确率在实际工程应用中达到交通监控集成系统的功能要求,取得了较好的运行效果。     

基于形态学和Otsu的固体火箭发动机CT缺陷三维分割

为了能够准确判别固体火箭发动机内部缺陷的性质和可能对发动机造成的危害,需要从三维空间的角度来观察分析.在传统的缺陷分析中,主要是通过观察CT的二维切片序列图像以及对二维图像的主观分析去发现缺陷体.为了对缺陷体进行更为准确、立体地分析,提出对固体火箭发动机工业CT三维体数据进行处理.首先,通过结合形态学和Otsu阈值分割方法对缺陷进行分割和提取;然后,重构出缺陷体三维体数据;最后,对体数据进行三维可视化显示.实验结果表明,该方法能有效、准确地分割和提取固体火箭发动机三维CT图像缺陷,具有较强的鲁棒性.     

智能标签和票据的RFID射频识别技术应用

中国票据中的税控和防伪是永恒的主题,目前普遍采用的是传统的印刷防伪,比如条形码、二维码、防伪纸张、防伪油墨等等手段以求达到防伪的目的。但是最终的结果并非人愿,即使是人民币都可以伪造,又何     

虚拟三维交瓦技术的工业设计应用研究

作为当前最先进的产品开发理念,虚拟三维交互技术已成为非常重要的现代工业设计方法,并被普遍运用于工业设计的各项操作,虚拟三维交互技术能让用户更进一步地了解产品,并使产品开发成本得到有效降低,正慢慢成为现代工业设计的发展趋势。     

基于VGG网络的焊缝缺陷识别技术在UOE钢管生产应用初探

针对钢管焊缝缺陷自动识别的需要,提出了基于卷积神经网络的焊接缺陷特征自动提取算法,并对现有的LeNet、AlexNet、VGG-16、GoogleNet等经典网络模型进行试验验证,得出在同等条件下VGG-16网络模型更适合钢管焊缝缺陷类型识别.随后在VGG-16经典模型基础上设计了一种适用于钢管焊缝图像缺陷识别的模型,...