基于LabVIEW的海底管道变形检测仪研究

基于Lab VIEW设计了海底管道变形内检测仪。通过Lab VIEW实现对变形检测器数据的采集,通过USB接口将数据传输到上位机进行算法处理,最终将数据以曲线的形式显示出来。通过实验证明,该方法可以检测出管道的变形。     

贝叶斯算法BP神经网络缺陷量化研究

为克服传统BP神经网络中网络训练速度慢、量化精度低、数据过度拟合、容易陷入局部极小点等缺点,该文将贝叶斯算法引入BP神经网络用于基于漏磁检测的缺陷量化,有效地控制网络模型的复杂度,利用不同尺寸的缺陷特征量训练网络,从而实现对缺陷长度、宽度、深度的量化,节约网络的训练时间,提高量化精度。     

基于LabVIEW的海底管道内检测轨迹三维可视化成像研究

海底管道内检测技术用于检测管道内部缺损情况和综合评估管道的使用情况,检测人员希望得到尽可能详细的管道检测信息。通过对管道爬行器内置的双轴倾角传感器测得的爬行器不同位置的方位角和顶角,以及里程轮测得的进尺数据,应用上位机和Lab VIEW开发平台,按均角全距法的计算模型,实现管道爬行器检测过程轨迹的三维可视化成像。通过实验验证,具有理论可行性。