扁平构件的三维CT滤波反投影重建算法研究

在对扁平构件投影方式分析的基础上,提出了将分布在平面上ρ滤波器变换到锥面上的方法,建立了分布在锥面上的ρ滤波器的数学模型.对扁平构件的仿真结果表明:在射线源为锥束入射扫描方式下,通过分布在锥面上的ρ滤波器进行滤波反投影重建,得到的重建切片图像能够明显区分物体的边界及内部缺陷的边界和密度,空间分辨率可达到2 lp/mm,密度分辨率达到了1%,验证了该重建算法的可行性.     

基于CPLD的超声相控阵相控发射与同步系统的实现

研制的超声相控阵实验系统采用数字方式控制各阵元的超声发射延时,能够得到很高的精度和稳定性。阐明该系统各阵元间的发射同步这一重要环节的实现方法。该方法对于规模不太复杂的相控阵系统具有足够的精度,并对于更大规模相控阵系统的同步提出了初步设想。     

三维 CT 在锥角增大时对重建图像质量的影响

通过分析圆柱状物体在不同锥角时对重建图像质量的影响 ,从而得出传统三维 CT适宜于小锥角(大约 6°)情况时的重建的结论     

基于改进YOLVOv5s的X射线图像粘接缺陷实时检测

为了兼顾火箭弹非金属粘贴结构缺陷的检测速度和准确率,提出一种基于改进YOLOv5s的X射线图像火箭弹缺陷检测算法。该算法在YOLOv5s的基础上使用深度分离卷积重新设计特征提取网络中Bottleneck结构,以此改进C3模块,通过减少模型参数数量,提高运行速度。然后分别在特征提取网络的Focus结构后和Neck层的卷积和上采样之前加入卷积模块的注意力机制模块(CBAM),用来提高模型对有效特征提取,使模型更加关注小目标,力图保持运行速度的同时提高检测精度。实验结果表明,该算法在自制的火箭弹粘贴缺陷数据集上测试的平均精度均值(mAP)达到86.40%,比原始模型提高6.44%,帧率为32 fps;相比SSD、YOLOX-Tiny网络算法,该模型在检测速度和检测精度上有着出色的综合表现,能够针对火箭弹非金属粘接结构缺陷进行高效的检测。     

基于机器视觉的发动机包覆层表面缺陷检测技术

固体火箭发动机包覆层表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段.本文应用机器视觉技术实现发动机包覆层表面缺陷的自动检测.用工业相机采集发动机包覆层表面的图像,结合图像特点,通过多次实验分析,选择中值滤波方法进行滤波,采用图像模式匹配技术将缺陷从图像背景中分割出来,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统.实验结果表明...     

基于线阵CCD的玻璃缺陷检测系统研究

研究的基于线阵CCD的玻璃缺陷在线自动的检测系统,以高速线阵CCD采集双CCFL冷阴极管透射玻璃带的光强信号,分析了典型缺陷的信号特征,给出了系统检测分辨率的确定方法,采用双DMA的数据传输方式和三值化处理方法,丢弃无缺陷的数据,仅保存缺陷数据的幅值和坐标.实验结果表明:系统检测分辨率为0.1mm,缺陷类型识别率为99...     

固体火箭发动机包覆层激光测厚的误差分析

由于火箭发动机的特殊性,在测量过程中检测器不能接触包覆层表面,以免污染包覆层。超声法测量时由于声阻抗的存在,可能导致包覆层的回波信号在多次反射当中相互抵消而无法辨别这两个回波的时差,难以实现精确测量。针对了这些问题,介绍了一种火箭包覆层厚度激光测量方法。并通过测量值和校正值相加,消除同轴向上的误差来进行误差分析。实验证明,该方法能够确定火箭壳体内壁涂敷包覆层厚度测量误差的来源,并进行准确的分析误差。     

氧分子A吸收带的随机Malkmus被动测距

针对比尔-朗伯定律单色传输和其他透过率模型计算速度慢的问题,为了实现红外目标的高速被动测距,研究了被动测距系统中氧分子A带吸收特征及大气中氧分子吸收率的计算方法。分析了大气中氧分子A带的吸收光谱及分布特性,以当前大气参数和测量环境为基础,结合HITRAN数据库,将随机Malkums带模式引入到氧分子带平均吸收率计算中,建立了基于随机Malkums带模式的被动测距数学模型。搭建了测距实验平台,在12~128m内对7个不同点进行了距离测量。实验结果表明,在实际大气条件下,利用该被动测距模型测得被测目标距离与实际距离的平均误差达到1.8%。该模型正确、可行,满足红外目标被动测距的高速在线测试及隐蔽性、高精度、抗干扰能力强等要求。     

管状金属基体涂层厚度测量的有限元分析

基于涡流检测技术,针对管状金属基体涂层厚度测量问题,建立对应三维涡流场问题的有限元模型,通过加载正弦激励信号,分析平板和管道凹面上感应涡流的分布情况,计算曲率半径大小以及提离变化对线圈阻抗信号的影响,以空载线圈的阻抗信号为参照,对平板和凹面涡流线圈的阻抗值进行归一化处理,得到线圈阻抗变化与涂层厚度之间的关系曲线。选取3种不同曲率的管材试件进行实验,仿真计算结果与实验结果相符合,为曲面涂层厚度的实际检测应用提供可靠的理论依据与技术支持。     

玻璃缺陷检测新方法的研究

玻璃缺陷检测已成为提高玻璃质量的重要技术之一,它在检测出不合格玻璃产品的同时,还能将缺陷信息传递给玻璃生产的各个流程,再对各个环节加以改进。为能够生产出高质量的玻璃和准确地获取玻璃缺陷信息,采用了一种基于莫尔条纹的玻璃缺陷检测新方法。这种检测方法不但能够检测出微小缺陷,并进行分类,还能有效地检测出玻璃的光学畸变。