基于红外图像融合算法的高压容器检测技术研究

针对红外热成像技术对高压容器表面缺陷进行无损检测过程中,由于其体积庞大而无法实现对容器整体单次完全检测的情况以及单幅图像可能无法展示缺陷整体形状和大小的问题,大量学者和研究人员对高压容器的无损检测方法进行了研究.该文采用加速稳健特征(SURF)算法对多次检测得到红外图像进行特征提取,通过双向匹配法和M估计样本一致(MS...     

激光红外热成像技术在材料缺陷检测中的研究和应用现状

在工业生产过程中,及时发现材料服役过程中产生的缺陷至关重要。相较于涡流、渗透等传统检测手段和超声、闪灯等激励的主动红外检测技术,激光红外热成像技术不仅具有无需接触、无污染、检测效率高、可在线检测等优点,还具有能量密度高及可对微小区域输入高强度能量的特有优势,可以远距离检测材料的微小缺陷。然而,由于利用激光的主动激励进行缺陷检测,需要热量在材料表面或近表面堆积,并被热像仪捕捉后经处理成像。因此,对于低发射率、低吸收率的材料,激光红外热成像技术效果往往不尽人意。同时,对于材料缺陷特征的表征是研究的热点与难点,特别是针对难以表征的深度特征,研究者往往通过图像处理、工艺方法进行缺陷特征的定量识别与定性表征。此外,对于金属材料的研究比较深入,特别是金属材料表面裂纹的检测,因此对表面裂纹缺陷特征的表征比较完善。而对复合材料以及陶瓷材料等其他材料缺陷检测的研究,近年来才逐渐增多,对复合材料分层、粘脱等缺陷的表征仍有不足,需要提出新的特征参数来完善。近年来,激光红外热成像检测材料缺陷的研究成果突增,检测对象逐渐扩宽,不再局限于金属材料,对复合材料、陶瓷材料以及半导体等材料缺陷的研究不断增多。对缺陷的表征,也从定性识别转变到定量表征。本文综述了激光点、线、面激励方式下的激光红外热成像技术,阐述了激光红外热成像的检测原理,介绍了该技术对金属材料、复合材料、陶瓷材料以及其他类型材料缺陷检测的研究现状及应用,并总结了该技术的进一步发展方向。     

自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法

针对管道检测过程中图像采集光照不均匀、缺陷边缘提取不准确的问题, 提出一种基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法。首先设计单尺度Retinex自适应图像增强算法, 利用引导滤波对图像进行照度分量估计, 经自适应Gamma矫正得到光照均衡图像, 实现自适应图像增强;再对传统Canny边缘检测方法进行改进, 采用双边滤波平滑图像, 通过迭代阈值法进行缺陷图像分割, 根据边缘像素相似性进行连接, 实现缺陷轮廓的有效提取。搭建基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测系统, 利用履带式小车搭载云台摄像机, 对管道内壁缺陷进行全方位视觉检测。实验结果表明, 本文的检测方法可自适应矫正图像亮度, 图像亮度不均匀明显改善, 相比次优算法, 图像信息熵提升2.4%, 图像平均梯度提升2.3%, 峰值信噪比提升4.4%, 可有效提取出管道缺陷边缘, 缺陷识别准确率达到97%。     

基于机器视觉的钢材表面缺陷识别方法分析

分析了钢材表面缺陷的形成原因及其现有检测技术,针对钢材表面缺陷搭建机器视觉检测系统,介绍了钢材缺陷检测流程及相关元器件的选择和安装,以实现快速采集钢材表面图像要求。对采集的图像进行灰度化、图像增强、边缘检测、特征提取、缺陷识别等操作,实现了对钢材表面缺陷的快速提取。     

热成像技术在变电设备带电检测中的应用

利用红外热成像技术对高压电气设备进行带电检测,已逐步发展为一种成熟可靠的电力系统状态检测技术,它有利于及时发现并判别设备发热部位及其原因,减少非计划停电,为设备检修提供依据。该文将重点介绍红外热成像技术在电气设备带电检测中的应用情况、诊断方法和设备典型缺陷分析。     

MNP法在接触网热状态检测中的研究

红外热成像技术广泛应用于很多领域,故将红外热成像技术与图像处理相结合对接触网热状态进行检测。在图像处理中,首先进行红外图像的预处理,然后采用基于互信息的图像模板匹配对红外图像目标进行检测与识别。互信息是图像模板匹配的相似性度量标准,且图像模板的互信息计算即联合概率分布估计的主要方法是非参数窗法,针对NP窗法计算时间较长的缺点,采用三角形分布代替NP窗法的均匀分布的改进非参数窗法。实验结果表明了MNP法计算的联合概率分布的准确性更高且计算时间也较短。     

包装箱型号标记缺陷检测系统设计与实现

目的 为了实现空调包装箱上型号标记缺陷的实时动态检测,基于图像处理技术设计包装箱型号标记缺陷检测系统.方法 基于AM5728控制器设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实际测试研究.采用几个关键方法,包括图像增强处理、形态学、缺陷检测、动态阈值分割算法等,并根据包装箱型号标记图像特征选择配准区域,同时给出一种动态阈值分割算法,利用各种算法实现缺陷检测.结果 采集了250个包装箱条码样本,采用文中方法获取到了监测数据,正确率高达97.2％,漏检率为0.结论 该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装箱型号标记的缺陷快速检测,解决了空调包装箱上的型号标记实时动态缺陷检测的实际工程问题.     

振动红外热成像技术用于不同类型缺陷检测的研究进展

红外检测作为一种新型无损检测技术广泛应用于电力、机械及航空航天等领域,已成为现代工业中必不可少的一部分。相比于传统检测技术,红外检测技术具有非接触、检测速度快、实时监测等优点。振动红外热成像检测技术属于红外无损检测技术的一种,其由于单次激励面积大,检测时不受构件形状的限制且对常规检测技术难以检测的微裂纹具有很好的检测效果,从而得到了广泛研究。然而,振动红外热成像技术在检测时容易受到检测条件(预紧力、耦合材料)和检测参数(激励频率、振幅、时间)的影响,使得检测结果可重复性较差、效果不佳。研究者们除了对检测条件和参数进行了有关探究外,还重点研究了该技术在不同缺陷检测中的适用性。该技术在腐蚀分层、冲击损伤、裂纹、埋藏缺陷等检测中已得到成功应用。该技术最早应用于裂纹缺陷检测,其对形状复杂的部件的微裂纹检测效果好,能检测出裂纹的扩展程度和部件的损伤程度;在复合材料的腐蚀分层、冲击损伤等检测领域应用最多,能探测出分层的位置和大小、冲击损伤的程度;近年来开始应用于埋藏缺陷的检测,其虽然能检测出涂层下和内部的埋藏裂纹,但存在探测深度的局限性,检测效果对图像处理有很大的依赖性。本文首先重点介绍了振动红外热成像技术的原理、发展历程及相关设备和常用的图像处理技术。随后,综述了该技术的生热机理(摩擦、粘弹性效应及塑性变形)及其在腐蚀分层、冲击损伤、疲劳裂纹和埋藏裂纹等缺陷方面的研究现状。最后简要总结了振动红外热成像技术的优缺点,指出降低功率、提高图像处理清晰度和改进算法、多种检测方法的集成化是该技术未来的重点发展方向。     

红外热成像技术在多联机故障检测中的应用

制冷管路堵塞是多联机系统运行中的重要故障现象之一,严重影响了系统的正常工作。常规的检测方法是依据技术人员的经验,配合在管路上布置热电偶所获得的数据,进行综合分析,从而判断故障原因及故障点位置,检测效率低。本文采用红外热成像技术,通过最大负荷制冷工况、名义制冷工况、最大负荷制热工况和名义制热工况试验,研究了多联机在制冷管路堵塞情况下的红外数据、图像及其与热电偶测试数据的比较。研究结果表明,红外热成像技术能够快速、直观、准确地定位故障位置,可应用于多联机的故障检测并提高检测效率。