一种钢丝绳断丝无损定量检测方法木

钢丝绳已广泛应用于电梯、起重机械、客运索道等相关行业,由其断丝、磨损等缺陷所引起的安全问题备受人们关注.采用低频透射式电涡流检测方法,设计一个探头沿径向对称布置的可调整式环形涡流探伤装置,克服了提离效应、边缘效应以及集肤效应对检测系统的影响.选取感应信号相对于激励信号的峰-峰值差和相位差作为特征量,采用数字式峰-峰值算法和占空比原理计算信号特征量.针对钢丝绳电涡流无损定量检测系统,采用断丝数量和断丝位置表征断丝缺陷,建立断丝缺陷与特征量、传感器参数、钢丝绳特性以及后两者间相对关系的广义甬数模型,通过最小二乘拟合法确定系统函数模型,结合空间等间隔采样技术定量分析断丝缺陷,并探讨了此检测系统相关参数的确定.设计了一套以计算机为核心的无损检测系统,针对自制钢丝绳进行实验研究.实验结果表明特征量确定合理、提取方法合适、广义函数模型有效、系统总体方案可行,为钢丝绳电涡流无损定量检测系统的实现和推广奠定了基础.     

基于径向基神经网络的脉冲涡流缺陷轮廓重构

采用脉冲涡流技术进行检测时,为准确得到被测缺陷的轮廓,提出了一种基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法。该方法为降低网络结构对重构结果的影响,采用主成分分析法对网络隐层应选择的最少节点数进行了计算,进而确定了较合理的网络结构;而后采用混合学习算法求得了网络参数,并通过引入梯度信息衰减系数对求解过程进行了优化;最后将其应用于脉冲涡流检测的缺陷轮廓重构实验,结果表明:基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法不仅具有较高的重构精度而且具有较强的抗噪声干扰能力,是一种有效可行的脉冲涡流缺陷轮廓重构方法。     

钢结构应力的脉冲涡流热成像检测方法

针对传统钢结构内应力检测方法在检测效率以及检测精度方面的不足,研究了一种基于脉冲涡流热成像的钢结构应力检测方法,设计了能够均匀加热钢板的涡流激励探头,提出了一种基于时间-温升变化规律的应力检测算法,该方法能够有效提高检测过程的抗干扰能力和检测精度,检测效率高,易实现;通过理论分析、建立模型、试验对比对Q235钢板进行了应力测试验证,研究结果表明:基于加热时间-温升变化规律的应力检测算法能够有效定量检测单向拉伸载荷下钢结构的表面应力,检测瞬时高效、检测结果较准确。     

基于压缩感知重构算法的关联成像系统研究

通过对关联成像原理的研究,提出了一种基于随机相位板的高效赝热光制备技术和基于压缩感知的图像重构算法,并最终搭建了等臂非预置的关联成像系统。实验结果表明,赝热光制备方法和压缩感知图像重构方法能够满足高质量关联成像系统要求。     

基于方向调制涡流热成像的防腐漆下裂纹检测

针对传统涡流热成像检测技术中防腐漆层下金属表面裂纹检测信噪比低的问题,提出一种基于方向调制的涡流热成像裂纹检测方法。首先介绍了方向调制涡流热成像的检测原理,介绍了方向调制检测系统;然后根据方向调制方法的数学模型,分析了该方法的可行性,并通过有限元仿真的方法确定调制频率;最后对0.8 mm漆层厚度下不同尺寸裂纹的实验结果进行分析,并且与大功率脉冲涡流热成像方法的检测结果相对比。实验结果表明:方向调制方法对防腐漆下裂纹检测是可行的,并能够有效提高成像信噪比。     

钢丝绳断丝缺陷涡流检测方法

设计了一种在钢丝绳内主要感生轴向涡流的新型无损检测探头,为了确认其可行性,采用退化向量位(Ar)有限元法对钢丝绳涡流检测进行了数值模拟。基于仿真结果设计并制作了钢丝绳涡流检测探头,并通过检测带有断丝缺陷的钢丝绳模拟试件和实际钢丝绳验证了其有效性。仿真与实验结果表明,所开发的新型涡流检测探头对钢丝绳断丝缺陷检测非常有效。     

涡流热成像裂纹检测中的形状大小影响分析

涡流热成像无损检测技术可以对金属表面裂纹进行快速、准确的检测,但是不同的线圈、试件以及裂纹大小对检测效果影响很大。通过建立感应加热二维模型,选取裂纹处与非缺陷处温差作为特征量,对不同组成部分形状大小对涡流热成像检测的影响规律进行了数值模拟;对比分析了不同裂纹深度下温差随体积深度比的变化规律,采用数据拟合方法研究了相似裂纹检测规律,并提取出试件形状以及线圈形状对检测效果的影响曲线;最后进行了涡流热成像试验验证。结果表明:当裂纹深度较大时,体积深度比影响规律可分为上升阶段、平稳阶段和下降阶段;相似裂纹间温差变化符合二次变化规律;涡流热成像技术可有效检测超大或超厚试件表面裂纹;减小线圈提离、曲率和线径的大小有助于增强检测效果。实际检测过程中,可据此针对不同被检试件采用不同线圈,提高检测能力。     

基于脉冲涡流技术的连铸坯表面缺陷检测

为了实现高温连铸坯表面及近表面缺陷在线检测和缺陷坯及时分拣,提出了连铸坯表面缺陷脉冲涡流检测方法并进行了实验研究。对连铸坯表面缺陷的脉冲涡流检测信号进行差分分析和时域分析,提取了连铸坯表面缺陷信号的电压峰值、峰值时间及过零时间等特征量,并分析得到点缺陷、线缺陷、星状裂纹等缺陷对脉冲涡流检测信号特征值的影响规律。研究表明,采用脉冲涡流技术实现高温连铸坯表面及近表面缺陷的无损在线检测技术是可行的,电压峰值、过零时间和峰值时间与缺陷种类及缺陷的形态密切相关,为进一步研究高温铸坯表面缺陷检测和重构奠定了基础。     

基于微透镜阵列的三维数字成像

基于微透镜阵列多视角成像特点, 利用几何光学原理,提出一种对物体进行三维数字成像的重构算法.利用这种算法,对CCD相机捕获到的基元图像阵列进行重构.与传统的利用光学系统对物体进行重构的方法相比,该算法不再受到重构过程中遇到的杂光以及衍射效应等因素的影响,具有实时性好、清晰度高的优点.搭建了基于微透镜阵列的三维数字成像系统实验平台,利用此算法对实验中获得的骰子基元图像阵列进行重构,成功地重构出原始物体的三维立体图像,在理论上和实验上证明了这种重构算法的有效性和可行性,并对实验中影响成像质量的因素进行了分析.     

基于边缘重构图像的边缘检测算法优选研究

边缘检测是视觉定位、零件缺陷识别、视觉测量等图像处理中的关键环节，其检测质量直接影响后续的图像目标识别与定位的精度。针对具体图像处理需选取合适的边缘检测算法的问题，提出了一种基于多方向滑动窗口线性插值重构法的图像边缘检测质量评价算法。首先，采用待处理边缘图像的最大连续非边缘矩形区域作为重构搜索窗口，设计了多方向滑动窗口线性插值图像重构法；然后，根据图像边缘的特征，建立了集成图像结构相似度和边缘错检率为性能指标的边缘检测算法的优选评价方法；最后，进行了实例应用，通过实验对重构算法的性能、优选方法的可行性和正确性进行了验证。研究结果表明：该边缘图像重构算法准确率最高，实验中重构图像的结构相似度可达到0.708 7,耗时320.902 1 s;采用该优选方法能快速地筛选出最佳的边缘处理算法，与人体视觉评价一致，便于实现边缘检测算法的智能优选和图像的智能处理目标。     

基于改进ECT的隔热材料胶层无损检测研究

电容层析成像(ECT)技术是能显示被测物场的二维或三维介质分布图像的实时检测技术,基于平面阵列传感器的ECT系统为陶瓷多孔隔热材料缺陷检测提供一种新的技术途径。本文针对陶瓷多孔隔热材料粘结胶层的缺陷无损检测问题,提出了一种基于改进的电容层析成像方法。首先在分析平面阵列传感器ECT检测系统模型及成像原理的基础上,提出了一种改进初值的Landwebe迭代图像重建算法;进一步将该算法应用到基材表层与隔热材料之间的粘结胶层的缺陷检测领域,并通过实验验证了采用基于改进ECT的无损检测方法在陶瓷多孔隔热材料粘结胶层缺陷检测中应用的有效性;同时与采用传统ECT成像算法的检测实验进行比较。结果表明本文提出的改进ECT算法对胶层缺陷图像重建质量具有较大幅度的提高。     

An extreme learning machine combined with Landweber iteration algorithm for the inverse problem of electrical capacitance tomography

The image reconstruction of the electrical capacitance tomography (ECT) is an ill-posed and sparse problem. In order to increase the accuracy and speed of the image reconstruction, this paper proposes a new reconstruction algorithm which is based on the extreme learning machine (ELM) with the Landweber iteration method. Firstly, a nonlinear mapping model is established between the pixel gray-scale values and the interelectrode capacitances by using the ELM which has a good learning ability and high speed. Secondly, the Landweber iteration method, which has a good performance in convergence and stability, is applied to calculate the output weight matrix of ELM. Finally, a convergence and stable mapping model of ELM with the Landweber iteration algorithm (L-ELM) for ECT image reconstruction is trained on Matlab platform. Both simulation and measurement tests are carried out to evaluate and analyze the proposed method. Experimental results indicate that the proposed algorithm has good generalization ability and high image reconstruction quality which are better than those of conventional ELM algorithm.     

基于MCMC方法的电容成像图像重构算法

研究基于概率统计的电容成像图像重构算法,以马尔科夫随机场的方式给出介电常数分布的先验概率,利用电容成像(electrical capacitance tomography,ECT)线性模型得到似然函数,通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法对介电常数分布的后验概率密度进行采样,马尔科夫链的转移核利用Metropolis-Hastings方法得到,结合嵌套迭代提高计算效率。仿真结果表明,嵌套迭代-MCMC方法在正则化参数设置合适的条件下,可以得到较好的图像质量,基于MCMC方法图像重构算法为解决ECT图像重构问题提供一种新思路。     

动态电容层析成像图像重建算法

提出了融合ECT测量信息和被测对象动态演化信息的新型图像重建模型;基于Tikhonov正则化方法,建立一个同时考虑了ECT测量信息、被测对象动态演化信息、时间与空间约束的新型图像重建目标泛涵,将图像重建问题转化为最优化问题;提出了集成分裂Bregman迭代法优势的新型算法求解该目标泛涵。数值仿真结果表明,所提出的图像重建算法其图像重建质量均优于OIOR算法、STR算法及PLI算法;同时由于所提出的图像重建算法同时考虑了测量数据和重建模型的不精确性,其抵抗测量噪声的能力得以提高。     

LS-SVM回归算法在刀具磨损量预测中的应用

提出了基于最小二乘支持向量机回归算法的刀具磨损量预测方法。该方法首先利用经验模态分解算法对非线性、非平稳的声发射信号进行平稳化处理,得到了若干个固有模态函数;然后建立了每个固有模态函数的自回归模型,并提取模型系数构造特征向量;最后采用最小二乘支持向量机回归算法实现了刀具磨损量的预测。该方法与神经网络预测算法相比,具有更高的预测准确率,可有效预测当前切削状态下10s后的刀具磨损量。     

粒子滤波算法在ECT图像重建中的应用

针对电容层析成像技术(ECT)的图像重建质量精度较低的问题,提出了一种基于粒子滤波的ECT图像重建方法。首先,分析了ECT图像重建基本原理,以系统状态估计的方式描述了ECT图像重建最优解的搜索过程,并建立了状态空间模型。然后,以线性反投影(LBP)算法的图像重建结果作为初始状态,利用测量信息对从状态空间中获取的随机样本进行最优加权,以获得重建图像的最小方差估计。最后,对5种不同的流型进行了仿真实验。实验结果表明,利用本文方法获得的重建图像误差平均值为42.93%,相关系数平均值为0.813 9,比LBP算法、Landweber迭代算法和IMN-SNOF算法得到的相应指标要好。本文方法是一种有效、精度较高的ECT图像重建方法,为ECT图像重建技术提供了新的途径和手段。     

3D ECT reconstruction by an improved Landweber iteration algorithm

Electrical capacitance tomography (ECT) is a relatively mature non-invasive imaging technique that attempts to map dielectric permittivity of materials. Recently, 3D ECT has gained interest because of its potential to generate volumetric images. The study of a fast and accurate image reconstruction algorithm is a challenge task, especially for 3D reconstruction. In this paper, we propose an improved Landweber iteration algorithm. We incorporate an additional acceleration term into the cost function and apply an adaptive threshold operation to the image obtained in each iteration for reducing artefacts. The algorithm proposed is tested by the noise-free and noise-contaminated capacitance data. Sensitivity matrixes and capacitance data of a 3D ECT sensor are obtained by using the finite element (FE) method. Extensive simulations in 3D reconstruction are carried out. The results verify the effectiveness of these improvements. Both the reconstruction time and the artefacts in the reconstructed image are reduced obviously. The experimental results of 3D reconstruction of objects in the shape of letters U and L confirm the effectiveness of the proposed algorithm further.     

Image reconstruction of electrical capacitance tomography based on optimal simulated annealing algorithm using orthogonal test method

Electrical capacitance tomography (ECT) is a visualization measurement method for two-phase flow. Imaging permittivity distributions using electrical capacitance tomography has always been one of the most significant issues studied by scholars, and the algorithm will have a great impact on the accuracy of image reconstruction result. This paper applies simulated annealing (SA) algorithm to image reconstruction in ECT. However, some parameters of SA algorithm need to be optimized in order to obtain better reconstructed images in ECT. The influence of different parameter values in SA algorithm for image reconstruction in ECT is studied, and a set of optimal parameters of the SA algorithm is obtained based on the orthogonal experimental design method in this paper. At the same time, simulation and static experiments are conducted. Reconstructed images by SA algorithm with optimized parameter are compared with the linear back projection (LBP) and Landweber iterative algorithms. The results show that better images can be obtained for typical oil-gas two-phase flow using SA algorithm. The quality and shape fidelity of reconstructed image for the central object are obviously improved.     

An image reconstruction algorithm based on total variation with adaptive mesh refinement for ECT

In this paper, a robust image reconstruction algorithm for electrical capacitance tomography (ECT) is proposed. The key feature of the algorithm is the use of adaptive mesh refinement based on total variation (TV) in solving the inverse problem. It keeps the edge preserving and scale-dependent properties of total variation regularization, and enhances the distinguishability by using adaptive mesh refinement. This strategy improves the spatial resolution efficiently with less calculation and is less underdetermined than uniform refinement. Simulation and experimental results show that the algorithm performs better than both standard Tikhonov regularization and the conventional total variation method.     

电容层析成像系统图像重建新算法的研究

快速而又具在一定精度的图像重建算法是电容层析成像（ＥＣＴ）技术的关键。本文提出一种用多元线性回归法建立ＥＣＴ系统正向模型,用正则化法获得图像重建这一不适宜逆问题稳定解的图像重建新算法。仿真结果表明该方法能快速而较高精度地重建出两相流断层图像。