应用分形进行金属断口的识别分类

文章提出了一种基于分形的金属断口模式识别分类方法,该方法将一系列的断口图像 进行预处理后输出黑白二值图像,然后采用分形维数计算方法(小岛法、垂直截面法、盒维数法)计算二 值图的分维,将输出的分维值作为断口分类的特征,采用线性最小距离分类器,对疲劳、解理、韧窝和沿 晶4种典型断口的图像进行分类。试验结果表明,该方法能对金属断口的图像进行有效识别和分类。     

基于分形理论的断口图像模式识别

利用分形理论对金属断口进行模式识别,采用小岛法结合Canny算子边缘检测计算断口图像分形维数,并将表征断口图像不规则和复杂程度的分形维数作为断口分类的依据.最后采用线性最小距离分类法以分形维数作为特征量对韧窝、解理、沿晶、疲劳四种典型金属断口进行了分类.计算分析结果表明,该法能够对断口图像进行有效的识别和分类.     

基于自适应共振人工神经网络的焊缝类型自动识别方法

介绍一种用自适应共振人工神经网络自动识别焊缝类型的方法。该方法首先根据不同类型的焊缝对电弧光和激光光带的影响， 将弧焊焊缝划分为 ４ 种类型， 在此基础上， 确定焊缝的特征参数， 并组成训练样本数据库， 由此抽取焊缝图像特征。制做 Ａ Ｒ Ｔ２ 人工神经网络分类器， 将 ４ 类焊缝的权值保存在其长期记忆层， 在实际分类时， 用 Ｃ Ｃ Ｄ 摄像机将检测到的焊缝特征参数输入， 处理后得到焊缝类型。对实时焊接过程中的焊缝进行跟踪实验， 跟踪精度在±０５ ｍ ｍ 之内。     

基于机器视觉的机械设备零件疲劳寿命检测方法

针对机械设备零件疲劳检测过程中,接触式的人工检测存在检测结果准确性较差的问题,提出一种基于机器视觉的机械设备零件疲劳寿命检测方法。通过采集机械设备零件的图像,使用改进中值滤波方法滤除图像中的噪声,根据多尺度边缘检测方法有效提取零件图像边缘部分,提取机械设备零件图像疲劳特征点。通过NSST逆变换将图像特征点融合,同时引入支持向量理论（SVM）和模糊隶属度,分别赋予不同样本同等重要的模糊隶属度,增加支持向量分类性能,将全部样本输入到模糊SVM分类器中,将有疲劳特征的图像分类,最终完成机械设备零件疲劳寿命检测。实验结果表明,所提方法的检测结果与实际结果较为相近,经滤波处理后图像强化效果有所提升。     

根部圆角滚压强化的高精度钛合金螺栓疲劳失效研究

为研究根部圆角滚压强化处理后高精度螺栓的疲劳失效特征,开展根部圆角滚压强化的高精度钛合金螺栓疲劳失效断口的检测与研究。分析螺栓根部圆角滚压强化工艺的特点;对比螺栓滚压表面处理工艺对螺栓疲劳断裂的影响,对高精度螺栓疲劳试验后的外观和断口进行宏观形貌和微观显微特征研究;探讨涂铝钛合金螺栓的裂纹源特征。研究结果表明：根部圆角滚压螺栓的疲劳断裂断口呈现显著的韧性断裂特征;涂铝、喷丸或抛光处理能够增强其断口的等轴韧窝特征,证实了以韧性断裂为主的断裂机理,同时研究发现了铝涂层的界面剥离特征。     

柴油机机油泵主动轴断裂失效分析

本文利用ＡＳＭ－ＳＸ扫描电镜及ＴＮ－５５００能谱仪等现代测试手段，对１３５系列柴油机机油泵主动轴断裂失效进行了宏观和微观分析。分析结果表明，该轴为疲劳断裂。从宏观断口观察分析，断口特征不典型，属于低周疲劳断裂；从微观组织特征观察分析，断口上可见韧窝及疲劳条纹，属于韧性疲劳断裂；从使用寿命判断，属于早期疲劳失效。引起该思早期疲劳失效的原因：一晃机械加工时，键槽底部为一圆弧形直，加工粗糙形成应力集中；     

热处理工艺对17-4PH不锈钢力学性能的影响

对17～4PH不锈钢进行四种不同工艺(固溶+时效)热处理,对热处理后该钢的显微组织、力学性能及冲击断口进行观察分析,研究了热处理工艺对17-4PH不锈钢力学性能的影响.结果表明:未经调整处理的三组试样,随着时效温度的升高,其强度下降,塑、韧性提高,冲击断口均为典型的准解理脆性断裂;经调整处理的一组试样,其强度较其他试样的要低,但塑、韧性与其他试样相比明显提高,冲击断口具有明显的韧性断裂特征;经调整处理后试样的马氏体组织较均匀细小.     

机器视觉在网片缺陷检测与分类中的应用

针对网片缺陷传统人工检测方法误检率高、劳动强度大等问题,应用机器视觉技术,提出了一种网片缺陷在线检测及分类方法。首先通过工业相机获取网片图像,应用中值滤波和图像二值化方法实现对网片图像的预处理。通过分析缺陷特征,提出了基于特征点的网片缺陷检测方法,在检测出缺陷的同时能对网片三种缺陷类型进行预分类。根据网片缺陷类型的不同,通过计算缺陷区域的灰度共生矩阵并提取4个特征参数,运用BP神经网络对网片缺陷进行分类。实验表明,使用本方法分类网片缺陷类型能满足工业要求。     

回火温度对40Cr钢疲劳裂纹扩展的影响

本文采用三点弯曲压-压疲劳实验方法测量了40Cr钢不同温度回火后疲劳裂纹长度与循环周次的关系曲线。结果表明,低温回火后,40Cr钢在缺口处的起裂抗力高,一旦萌生了一定长度的疲劳裂纹,疲劳裂纹扩展速率明显高于高温回火和中温回火试样;随着回火温度的升高,40Cr钢在缺口处的起裂抗力减小,但疲劳裂纹扩展速率也减小。疲劳断口微观分析表面,在疲劳裂纹扩展初期,低温回火试样的疲劳断口表现出脆性疲劳纹特征,中温回火和高温回火试样主要是二次裂纹组成的疲劳纹,而且随着回火温度的升高,二次裂纹间距减小。在疲劳裂纹扩展中区和瞬断区,低温回火的疲劳断口主要为解理断裂和沿晶断裂特征,中温和高温回火的疲劳断口是以韧窝为主的韧性断裂特征。疲劳裂纹扩展机理的不同导致了疲劳裂纹扩展规律的变化。     

7050-T7451干涉螺接双剪接头疲劳寿命与失效模式研究

针对不同干涉量的7050-T7451双剪接头,进行疲劳试验,对比分析了不同干涉量接头的疲劳寿命。通过扫描电镜(SEM)方法,研究了干涉接头疲劳断口形貌特征。研究结果表明:采用干涉量0.08 mm~0.14 mm对7050-T7451板材双剪接头进行干涉安装,可取得较好的疲劳强化效果,并且在0.11 mm干涉量下,疲劳寿命增益最显著。7050-T7451双剪接头试样疲劳断口呈现混合型穿晶疲劳断裂特征,材料具备一定韧性。干涉螺接对孔壁有强化作用,干涉螺接的试片裂纹源于结构表面,而不源于孔壁,结构表面的改进将有利于疲劳寿命的提高。     

10CrNiMo结构钢悬臂弯曲加载低周疲劳表面裂纹的扩展特性

通过COD位移规控制悬臂弯曲加载试样表面裂纹前缘的应变,采用逐级递增应变的试验方法,研究了10CrNiMo结构钢的低周疲劳表面裂纹的扩展特性,并用扫描电镜对断口形貌进行了观察。结果表明:表面裂纹扩展速率与裂纹前缘总应变范围之间满足良好的幂律关系;裂纹源附近出现轮胎花样,裂纹扩展初期挤压严重,扩展中期发现较多的二次裂纹,扩展后期疲劳辉纹清晰可见,最后断裂区具有典型的韧窝;裂纹按照锐化-钝化机制扩展,最后断裂模式为韧性断裂。     

激光冲击强化对LZ50车轴钢疲劳性能影响试验研究

为了研究激光冲击强化对LZ50车轴钢疲劳性能的影响,对LZ50车轴钢车轴试样进行激光冲击强化处理并在JD-1轮轨模拟试验机上进行了旋转弯曲疲劳试验。结果显示：采用不同参数激光冲击强化处理的2个试样,硬度分别增大18%和27%;对LZ50车轴钢试样的过盈配合面进行激光冲击处理后产生了塑性变形层,形成了较高的残余压应力;试验后试样过盈配合表面两侧区域都可见明显的环形损伤带,出现了以剥落和犁沟为特征的磨损形貌,损伤机制为磨粒磨损、氧化磨损和剥层。激光冲击前后试样断口形貌特征相似,疲劳源呈多源性;在裂纹扩展区域段观察到大量的准解理小面,属于脆性穿晶断裂;瞬断区内出现大量韧窝和二次裂纹。激光冲击强化处理显著提高了车轴钢的疲劳寿命,不同激光冲击强化参数处理的2个车轴试样疲劳寿命比未处理试样疲劳寿命分别提高31%和21%。     

基于AAM的人脸痛苦表情分析与识别

现阶段的人脸表情识别多围绕着6种基本表情展开,在其基础上的对人脸痛苦表情的研究在医学、交通领域很有意义。本文借鉴基本面部表情识别方法,建立主动外观模型（AAM）提取面部表情特征,采用几何归一化方法对AAM搜索过程进行优化,缩短了搜索时间,提高了搜索的准确率。分类部分采用支持向量机（SVM）设计痛苦与平静、痛苦与高兴、痛苦与疲劳的表情分类器,并对因采用不同核函数造成的支持向量机分类结果进行了讨论与分析。实验结果表明,RBF核函数具有最好的分类效果。     

钢球表面缺陷的自动检测与识别

在计算机图像处理理论与模式识别理论的基础上,提出钢球表面缺陷评价方法,给出二窗法确定阈值、噪声去除和轮廓跟踪方法;再从处理后图像中提取能表征缺陷性质的几何特征和纹理特征,以实现计算机对缺陷图像的理解和自动识别。     

模糊神经网络法及其在缺陷模式识别中的应用

针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中出现的问题,引入模糊模式识别和反向传播神经网络识别方法.在研究比较两种识别方法的基础上,利用模糊模式识别在剔除噪音数据和反向传播神经网络在模型拟合和非线性识别上的优势,提出一种新的模糊神经网络方法,并详细讨论了算法的结构特点及其实现方法.对五种出现频率较高的典型缺陷图像进行计算机实验研究,结果表明,该方法能对缺陷图像进行有效的识别,具有良好的性能.     

边缘检测算子在断口图像识别中的应用

边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术。不同的微分算子对边缘的敏感程度是不同的,如何选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息,就成为断口图像处理的关键步骤。通过M ATLAB进行仿真研究,比较和分析几个不同算子的边缘处理结果,从中得出C anny算子较适用于断口图像的识别与分类过程。     

An investigation of the markings on wear and fatigue fracture surfaces

The worn surfaces of three polymers sliding against a lapped steel disk were studied by scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy. The surfaces of polymethylmethacrylate and high density polyethylene were covered with bands of arced ripples stretched along the transverse direction. The shape of these ripples is consistent with the distribution of tensile principal stress in the contact zone for a hemispherical indenter sliding on a plane surface. The Polyvinylchloride surface suffered severe plastic deformation during sliding as discerned by the dimples on it. The fatigue fracture surfaces of these materials were also examined by SEM. The polymethylmethacrylate surface exhibited a series of striations whose spacing increased in the direction of crack propagation. The striations on high density polyethylene and Polyvinylchloride surfaces were not observed because fracture was accompanied by considerable plastic deformation. This study shows that the mechanism of the separation of a wear particle from the sliding surface is cumulative damage as encountered in fatigue.     

一类滚动轴承振动信号特征提取与模式识别

复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下的滚动轴承振动信号进行分析,提取出能够有效反映滚动轴承工况的信号特征空间;其次,采用非负矩阵分解对信号特征空间进行精简和优化,提炼出用于滚动轴承故障诊断和模式识别的特征参数;最后,采用支持向量机对多种工况的滚动轴承振动信号进行分类。研究结果表明,与传统的时域特征参数提取方法相比,所提出的方法具有更高的分类准确率。     

基于BP神经网络的冷轧带钢表面质量检测研究

针对传统的方法在冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,在小波变换提取特征的基础上,提出了基于BP神经网络的非线性模式识别方法.结合国内实例,对5种典型冷轧带钢表面缺陷图像进行了实验研究,实验结果表明,该方法能够对冷轧带钢表面缺陷图像进行有效识别,具有更好的适应性.     

基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法研究

鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明：基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。