大坝心墙河床段基座混凝土裂缝的远程红外监测

为提高混凝土裂缝远程监测效果,采用红外热成像技术对大坝心墙河床段基座混凝土裂缝进行远程监控试验。首先在混凝土表面铺设导电膜布,分析导电膜的电阻拉敏效应;然后通过红外热成像监测仪获取红外图像,计算测试目标与背景目标的温差,确定缺陷检测情况;最后采用傅里叶变换与K-means聚类结合的方法处理红外热图,实现大坝心墙河床段基座混凝土裂缝远程红外监测。试验结果表明,所提出的大坝心墙河床段基座混凝土裂缝远程红外监测方法能够生成较为准确的红外图像,并且能够较准确地检测出裂缝的长度,最大误差在5 mm左右,有效提高了远程监测效果。     

基于FGT-FBP重构算法的焊接缺陷检测

针对焊接过程产生的缺陷,提出一种磁光成像传感的模糊灰度变换和滤波反投影(FGT-FBP)重构检测方法. 研究焊接缺陷的几何特征,通过分析裂纹和未熔合两种不同焊接缺陷在交变磁场励磁下的磁光成像特征,设计模糊规则,对磁光图像进行模糊灰度变换. 增强磁光图像对比度,使焊接缺陷形态趋势可视化,实现描述磁光成像焊接缺陷细节的无参考型图像评估方法. 对FGT处理的焊接缺陷磁光图进行旋转投影,并经过快速傅里叶变换和改进的滤波器进行滤波去噪,消除伪影后进行反投影变换实现焊接缺陷图像的重构. 利用滤波反投影重构算法进行去噪,可有效突出焊接缺陷特征. 最后结合阈值分割和边缘检测实现焊接缺陷检测. 结果表明,该方法能较准确检测裂纹和未熔合两种焊接缺陷.     

基于小波变换的独立分量分析及其在红外热波图像中的应用

针对获取的红外热波图像存在加热不均、信噪比小、对比度低的特点,提出基于小波变换的独立分量分析法并将其应用于红外热波图像处理,该方法首先对红外图像进行小波分解,提取高频分量构建虚拟噪声通道,进而提高独立分量分析方法消噪性能。试验结果表明,该方法可以达到很好的消噪效果,使图像的缺陷显示更为清晰。     

锁相红外检测中相位检测方法

介绍了调制加热阶段的一维热波导热方程。为了减少图像序列采集数量,针对相位法红外热成像检测提出了获取热波信号相位信息的方法,即相关检测算法。利用噪声信号与参考信号不相关的原理,有效地提取微弱被测信号。通过对同一组图像序列的处理,将其与4点平均算法比较,证实该算法采集信息少,具有较高检测精度。同时也验证了相位信息对样品表面非均匀性不敏感,使得相位法红外热像技术在无损检测中有广泛应用。     

红外热图的预处理设计

为解决红外热图强噪声、低对比度的问题,引入灰度调整法和巴特沃斯低通滤波方法。先对红外热图特点进行了分析,对理想的图像处理目标进行了设计。根据目标,设计处理步骤,并实施相应处理环节,发现该处理方法有效地削弱了噪声带来的高频信号,降低正常区域背景,使得原本模糊的缺陷信号变得清晰,而且提高了图像的整体对比度,为下一步缺陷的分割和定量计算奠定了基础。     

脉冲相位光热辐射测量中的数据拟合处理方法

针对脉冲相位辐射测量中相位分析对时间信号噪声比较敏感的问题,对实验得到的温度-时间数据进行拟合处理.计算结果表明,对数据进行分段拟合(分别采用线性拟合和指数曲线拟合)能得到比较理想的近似函数.傅里叶变换后得到的相频曲线噪声小,相位图像较清晰.并且数据可用拟合函数的系数来表示,从而大大减少数据存储量.另外,通过曲线扩展和插值的方法,从理论上分析了采样频率与窗口长度对相频特性曲线的影响.     

相位信息在声发射信号处理中的应用

根据声发射信号采样率高、数据量大和信号能量微弱的特点，研究了基于相位增强技术的功率谱分析方法，在对声发射信号进行不损失信息的高频采样前提下，通过对信号进行二次傅里叶变换，提高了信噪比。用模拟信号对该方法进行了验证，并应用在运行中的隔膜泵曲轴的裂纹扩展监测上，结果表明此方法能有效检出由于裂纹扩展所产生的微弱的声发射信号。     

基于遗传算法的红外热像数据拟合方法

提出了基于遗传算法的红外热像数据拟合方法,并运用试验对其进行了验证。结果表明,该方法能够明显地抑制噪声和加热不均匀现象,增强缺陷的对比度,并且处理效果明显优于一般多项式拟合方法,是一种具有潜在应用价值的红外热像数据处理方法。     

基于独立分量分析的红外热波无损检测图像增强

在红外热波无损检测过程中,热像图存在低对比度、高噪声的问题。提出一种基于独立分量分析的图像增强方法,该方法能够有效地去除热像图中噪声的干扰,提高缺陷的对比度。阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了该方法在热像图增强处理中的具体实现步骤及相应的试验处理结果。结果表明,该方法具有较大的峰值信噪比,可提高图像质量,改善图像的可视性,为后续的图像分割等研究奠定基础。     

基于数学形态学的红外热波图像缺陷的定量分析

红外热波无损检测技术是一种主动式热激励加热的红外热成像技术。在热波检测过程中,红外热成像仪所生成的图像对比度低、背景噪声高,造成缺陷判读和定量分析困难。针对红外图像存在的问题,提出了一种基于数学形态学的分水岭方法,用其对红外热波图像进行图像分割和特征提取。该方法是一种灰值分割方法,具有很强的去噪能力。试验结果表明,该方法能够很好地消除噪声干扰,并能对缺陷的位置和面积进行定量分析,具有工程应用价值。     

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。     

基于声学原理陶瓷砂轮性能表征的探讨

通过采集不同结合剂和磨料粒度的陶瓷砂轮的声学信号进行对比,试图探讨不同陶瓷砂轮声学特性上的反应。实验结果表明:随着陶瓷砂轮结合剂或粒度的改变,其声波的频幅图和相位图都会发生变化,经过快速傅里叶变换和小波变换处理后的声波的频幅图简单、特征明显。若应用大数据的处理方法,采用声波特性来对砂轮性能进行全面表征是可行的。     

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。     

旋转叶片振动测量研究

旋转叶片振动的测量可保证高速旋转叶片在使用中性能稳定。介绍一种采用白光光源低噪声的旋转叶片振动自动测量系统，采用快速傅里叶变换(FFT)对检测结果进行频谱分析。     

基于高频强调滤波的红外探伤图像增强方法

红外探伤图像存在着对比度低、含噪声高的特点,导致判读和识别缺陷困难等问题。提出了基于高频强调滤波法的红外探伤图像增强方法。该方法在突出高频分量的同时,能保持经过高通滤波后丢失的低频分量,达到图像增强的目的。试验结果表明,采用高频强调滤波法对红外探伤图像进行处理,提高了图像的对比度和峰值信噪比,有效抑制了噪声的干扰。     

基于傅里叶域向量计算的多图像联合加密算法

为了解决光学多图像加密系统中的串扰噪声问题与轮廓问题,并且提高加密系统的计算效率,提出了一种基于傅里叶向量计算的高效率光学多图像加密算法。首先,设计了基于排序的像素交换处理,解决光学干涉多图像加密的轮廓问题;然后,对置乱图像在傅里叶域进行向量分解的加密处理,将置乱图像与合成向量之间的差异作为相位秘钥;最终,将合成的向量作为双随机相位编码的输入。实验结果表明:本加密系统能够有效地实现多图像的光学加密,并且具有较好的安全性。     

基于时频域混合分析的太阳能硅片缺陷检测方法

针对太阳能硅片的水印缺陷,提出一种基于时频域混合分析的检测方法。在此基础上,设计太阳能硅片表面缺陷检测硬件系统。对采集的硅片图像,首先在时域进行图像预处理,然后利用实数快速傅里叶变换得到频率谱图像;在频域里,设计高斯滤波器滤波,再通过傅里叶逆变换获得重构图像,转换到时域,进行差分得到差分图像;最后通过阈值化和形态学操作获得缺陷区域。实验结果表明:此方法对包含水印缺陷的太阳能硅片样本进行缺陷检测的准确率高,具有较高的实用价值。     

低光照条件下的鲁棒视觉惯性SLAM算法北大核心

针对低光照条件下视觉惯性同步定位与地图构建(VI-SLAM)算法易发生漂移甚至跟踪失败的问题,提出一种改进的VI-SLAM算法。通过增强低光照度条件下的视觉效果提升VI-SLAM的鲁棒性,提出一种新的图像增强算法。首先对图像进行多尺度Retinex处理,然后分别进行自适应Gamma校正和对比度受限的直方图均衡化(CLAHE)处理,并采用提出的融合策略进行图像融合;同时采用改进的FAST角点提取算法和随机采样一致(RANSAC)算法提高前端鲁棒性。根据EuRoC数据集上的实验结果,相比于VINS-Mono算法,该算法的轨迹跟踪均方根误差平均降低了23.98%,根据实际场景下的实验结果,该算法的运动轨迹相比于VINS-Mono更接近真实轨迹。实验结果表明,该算法可以有效提升低光照条件下的定位精度。     

红外信号分析的基本方法及应用现状

综述了红外信号的分析方法和应用现状,通过对比图像分析、模型分析、四点算法、相关算法和傅里叶变换等常用的红外分析方法的优缺点,认为先通过小波变换等方法提取有用信号,再根据不同的红外信号采取不同的分析方法是最切实可行的,并对红外信号分析的发展方向进行了展望。     

再制造喷涂层界面结合性能脉冲红外热像评估技术

针对再制造工程中常见的喷涂层界面结合性能评价问题,采用脉冲红外热像技术对3Cr13合金涂层的界面脱粘缺陷进行检测评估。以信噪比(SNR)为评价标准,对比了两种不同热图序列处理方法在预处理和后处理阶段的效果。结果表明:在预处理阶段,基于表面热信号的多项式拟合算法(PF)将原始热图的信噪比由5.34提升到9.61,其效果优于基于单张图像中值滤波算法(MF);而在后处理阶段,基于单张图像的主成分分析法(PCA)对缺陷特征的表征比基于表面热信号的脉冲相位法(PPT)更加准确,第三主成分重建热图的信噪比达到17.99。综合而言,基于单张图像的热图序列处理方法在再制造喷涂层界面结合性能评价中具有更好的效果。