双频FTP对复杂三维面型的轮廓检测

通过双频傅里叶变换轮廓术解决由三维型面隔离和大步长引起的2π相位模糊问题。由于在三维物体表面的傅里叶变换轮廓术(FTP)中,只能获得单个变形的条纹图案,为了同时捕获两个不同频率的条纹图案、提高检测精度,将双频技术引入到三维物体表面的FTP中,通过具有不同频率的两个区域的光栅结构被投影到被检测物体的表面上,应用双频技术提取出没有相位模糊的实相。实验过程中选用具有复杂表面的测量件,经过计算机模拟仿真,得出该方法能够成功解决复杂三维面型轮廓检测中由表面隔离和大步长引起的2π相位模糊问题。     

基于视觉技术的活塞环闭口间隙检测的研究

目前,活塞环的检测普遍采用人工检测。采用视觉技术提取活塞环闭口间隙轮廓,对轮廓进行图像处理,得到测量结果,与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。传统的边缘检测过程大都采用Canny算子,通过高斯滤波过滤图像。在活塞环轮廓处理过程中,对轮廓提取精度要求更高。高斯滤波作为低通滤波算法,对轮廓没有保护作用,会导致轮廓边缘图像模糊。针对这一问题,提出了改进的Canny算子,采用中值滤波和傅里叶变换相结合的方法,有效地提高了边缘轮廓的提取精度。     

数字化电磁无损检测信号的频域数字滤波

在电磁检测中，检测信号在空间上与被测缺陷对应，以时间基为基础的模拟信号处理方法有时很难实现频段内的有效滤波，数字滤波方法则可以达到精确滤波的目的。为此，提出了一种零相位的、通带最平的数字滤波器构造方法和以FFT(快速傅里叶变换)为基础的快速频域数字滤波算法，可有效处理电磁检测信号中低频波动和高频干扰。     

基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统研究

为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。     

基于频域窗函数的短时傅里叶变换及其在机械冲击特征提取中的应用

提取冲击特征是实现轴承、齿轮故障识别的关键,但是容易受到噪声和其他无关成分的干扰。区别于经典的时频分析方法如短时傅里叶变换和同步压缩小波变换,提出基于频域窗函数的短时傅里叶变换法。利用最大相关峭度反卷积的方法对振动信号进行滤波,使信号的质量得到提高;通过频域窗函数,实现二维时频平面中时间的精准定位和冲击特征的准确识别,进一步锐化了复杂多组分信号的时频脊线。利用所提方法对数值仿真信号和实际轴承故障信号进行分析,验证了所提方法的有效性。     

小波变换在薄膜表面图像信号降噪中的应用

目的：当前,以原子力显微镜为代表的扫描探针显微镜设备可以获取纳米尺度薄膜样品的表面图像,但这些图像存在不同程度的噪声,影响图像质量和信息判断。为了更准确获取这些薄膜表面状态,需要对薄膜样品表面图像数据和信息进行降噪处理。方法结合AFM等设备成像特点以及小波变换的时频局域性特点,在介绍小波变换基本理论和噪声来源分析基础上,提出了一种多层小波分解去噪算法。传统的信号理论是建立在傅里叶变换基础上的,而傅里叶变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性,无法同时表述信号在时域和频域的局部性质,而这些局部特征恰恰是非平稳信号性质最关键的部分。小波变换保留了窗口傅里叶变换局部化的优点,改变了窗口傅里叶变换窗口函数大小固定的缺点。结果原始图像信号的频率在0 Hz到4000 Hz都有分布。通过小波变换后,信号波形更光滑,频谱在500 Hz到2000 Hz之间分布。结论将小波变换应用于薄膜表面图像信号降噪中,通过实验证明通过小波变换可以有效去除信号中的噪声部分。     

强弧光反射环境下频域滤波的熔宽特征提取

以碳钢Q235氩弧焊为试验对象,研究一种基于熔池镜面反射物理特性的电弧焊熔宽提取方法,应用空域滤波与频域滤波融合去噪技术对受高频噪声污染的焊接图像进行处理.对比频域滤波处理前后熔宽提取的准确率,发现利用频域低通滤波结合增强型高通滤波补偿算法对熔池图像去噪效果较好.电弧焊接试验结果表明所提出的熔宽识别算法能够较准确地提取熔宽值.     

量子傅里叶变换在齿轮模式识别中的应用

量子傅里叶变换是量子算法的基础,也是指数式效率的关键。提出了一种基于量子傅里叶变换的特征提取算法,该算法搭建了量子计算的运行路线;构建了实施量子傅里叶变换的特征提取步骤,并构造了峰值评价函数,用于评价提取出的特征值;利用该算法对齿轮的正常、齿面磨损、齿根裂纹和断齿等状态进行模式识别。实验结果验证了该算法的有效性和实用性。     

基于声发射技术的金属马氏体相变检测方法

提出了一种基于声发射技术的金属材料马氏体相变检测方法,采用时域和频域分析法对激光表面淬火工艺中产生的声发射信号展开分析,提取了声发射信号的平均值与RMS值（均方根值）并进行快速傅里叶变换。结果表明,当发生马氏体相变时,声发射信号能量的平均值与RMS值均出现显著增加;声发射信号的FFT变换在100~300 kHz的频率范围内幅值成分强度显著增加,频谱“重心”后移,可见激光表面淬火工艺中的马氏体相变特征能够成功地从声发射信号中提取出来。     

基于Gabor滤波的软包电池表面缺陷检测

针对当前锂锰软包电池表面在生产过程中容易出现凸点、凹点等缺陷的问题，提出了一种基于光度立体法与频域Gabor滤波相结合的电池表面缺陷检测方法。首先，采用3个光源采集图片，然后进行图像融合，生成电池样本的反照率图片，可以使缺陷更加明显；然后对反照率图片进行快速傅里叶变换，在频域状态下使用Gabor滤波器进行处理，处理的结果再用逆傅里叶变换转换到时域，对于去除拍摄反光引起的图片噪声，采用中值滤波去除，将缺陷部分根据灰度值的大小用一个矩形掩膜进行增强；然后采用全局自适应阈值分割提取缺陷区域；最后利用形态学操作细化缺陷，凹坑准确率在98%,凸点准确率在96.7%,能够达到实际工业应用要求。     

基于加窗FFT的钢丝绳张力检测股波信号处理

介绍基于股波信号的非接触式钢丝绳张力检测原理,提出股波信号的加窗快速傅里叶变换谱分析算法,利用LabVIEW开发程序计算仿真信号的相位差。仿真结果表明:该算法通过加窗函数能够有效地抑制谐波对基波的干扰和信号截断引起的频谱泄露,准确地提取基波参数,明显提高测量精度。     

基于Hu矩和递进Hough变换的SOT元件识别定位算法

为了实现贴片机对SOT元件的高精度、高质量的识别定位,提出了一种基于Hu矩和递进Hough变换的SOT元件识别算法。该算法首先对采集图像进行预处理,在二值化图像的基础上提取元件主体轮廓,采用八邻域跟踪算法对轮廓信息进行提取;然后利用元件主体轮廓的面积和Hu矩,对SOT元件进行识别检测;最后在识别的基础上,对其进行递进hough变换的定位检测。实验表明:该方法可提高元件识别率,且在定位时具有耗时短、精度高等优点,能较好满足贴片机高精度高质量的要求。     

钢管虚拟超声检测信号处理技术

针对表面粗糙的钢管进行超声波检测时存在的噪声高、信噪比低的问题,利用自行搭建的虚拟超声检测信号处理系统,对表面粗糙钢管的超声检测信号分别进行了基于传统傅里叶变换的频谱分析和FIR滤波以及基于小波变换的时频分析和小波去噪。通过对比试验发现,基于小波变换的信号处理技术可以对表面粗糙钢管的超声检测达到更好的去噪效果。     

异步电机故障特征提取方法研究综述

文章介绍了异步电机的故障类型、所占比重及异步电机故障诊断的基础流程,整理了异步电机故障特征提取方法的研究现状,分析了在时域、频域和时频域三个方面异步电机故障特征的提取方法,论述了时频域故障提取方法中的小波变换、小波包分析、短时傅里叶变换、经验模态分解和集合经验模态分解五种提取方法,并概括了已有的各种故障提取方法的特点以及适用场景,分析现存的问题并对异步电机故障特征提取领域研究热点和发展趋势进行了展望。     

傅立叶变换在熔池图像特征提取中的应用

熔池图像特征的提取对于分析焊接质量十分重要,而频域图像处理算法相对空域有很多优势,可以克服传统的空域图像处理算法对噪声敏感的不足,并有利于增强图像特征.为此,首先采用中值维纳滤波方法对焊接熔池图像进行组合滤波去噪,然后对去噪后的熔池图像运用基于傅立叶变换的巴特沃思滤波器进行高通滤波,以增强图像,并采用加强滤波算法对图像实现补偿,同时进行直方图均衡化,最后运用Canny算子边缘检测与数学形态学运算获得熔池边缘,提取出熔池特征信息.结果表明,运用傅立叶变换高频加强滤波进行熔池图像增强处理,并结合空域中较为成熟的图像处理算法,可以得到较好的熔池特征提取效果.     

基于OpenCV的圆形标记点的提取

文章提出了一种基于OpenCV的圆形标记点的提取方法,通过对图像进行平滑处理、边缘检测、轮廓查找、几何约束以及椭圆拟合,实现圆形标记点的提取,求出中心坐标.该方法主要应用于多视点云拼接以及其他有关圆形物体识别的场合.实验结果证明,该方法能快速有效的提取圆形标记点.     

基于傅里叶描述子的预成形设计

为了解决轴对称锻件的预成形设计问题,提出了一种基于傅里叶变换理论的预成形设计方法。在此设计方法中,预制坯的形状可以使用初始坯料形状和终锻件的形状在傅里叶空间进行加和,并且可以通过控制加和的权重系数来控制预制坯形状对终锻件的逼近程度。将初始坯料形状和终锻件形状进行傅里叶变换,可将欧氏空间中的平面轮廓形状转化为傅里叶空间中的傅里叶描述子,将初始坯料形状和终锻件形状的傅里叶描述子加权相加后进行傅里叶逆变换,以生成的新形状作为预制坯的形状。最后,用一个轴对称锻件对算法进行测试,测试结果表明:锻件填充完整、等效应变均匀,没有折叠等缺陷。     

镀锌钢GMAW焊缝成形特征与焊枪方向同步实时检测

针对基于激光视觉传感的镀锌钢薄板搭接GMAW特点,提出了一种搭接接头焊缝成形全位置特征与焊枪方向同步实时检测方法. 该方法利用激光视觉系统同步检测焊缝与焊丝信息,采用尺度不变特征变换与方向特征检测算法,同步实时获取焊缝轮廓与焊丝方向;采用Harris角点检测算法实现焊缝轮廓特征点识别;针对接头焊缝面积偏小的特点,采用线性插值方法实现了焊缝高度与宽度的全位置、焊缝面积的亚像素级测量,并基于零、一阶矩实现了焊缝重心检测. 结果表明,该算法适应性强、测精度高,为基于焊枪姿态和焊接过程参数优化在线控制焊缝成形提供了依据.     

基于网格结构激光的焊缝轮廓高度检测

随着自动化焊接技术的发展,焊缝轮廓高度的快速检测越来越重要。针对目前焊缝轮廓人工测量方法主观影响大、检测精度差、检测效率低等缺点,线激光单次投射仅能获得投射线处高度信息,在扫描过程中存在抖动干扰的问题,提出并实现了采用网格激光对焊缝轮廓高度进行快速检测。建立图像采集的软硬件系统,采集网格激光照射下的焊缝图像,通过图像去噪、二值化、骨架细化、毛刺去除等算法提取有效信息,采用三角测量法计算焊缝高度。基于LabVIEW实现了上述算法,建立了网格结构激光焊缝轮廓高度快速检测系统。     

电解气泡析出时电位波动的频谱分析

结合恒电流阶跃和信号处理技术，用统计直方图和快速傅里叶变换(FFT)对电解槽中电解气泡产生时电极电位的波动信号进行了统计和频谱分析。采用MatLab语言及其提供的信号处理工具箱构造算法，获得电位波动在频域上的波形信号，通过计算功率谱密度PSD随频率的变化，分析了电解气泡行为特性，获得平均气泡脱离速率、气泡脱离的平均直径以及平均气泡体积等特性参数。研究结果表明：用电位波动的直方图和FFT频谱分析可以获得有关电极表面气泡释放行为的信息，如气泡脱离时电位波动的平均幅值、平均气泡脱离速率、气泡脱离的平均直径以及电解气泡平均体积等特性参数，以用于分析研究电解过程电极界面的气泡行为。