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为提高X射线图像缺陷自动识别的能力与图像分割的效果,提出了一种基于主成分分析法的X射线焊缝缺陷图像增强与分割算法。该算法首先通过计算图像的协方差矩阵特征值与其对应的特征向量,并根据特征向量分布,选择感兴趣区域即图像中的焊缝部分,从而减少图像处理的计算量;其次通过分析特征值累计百分比和试验结果,筛选出最佳的特征向量,对图像进行基于主成分的重构;最后采用Otsu阈值分割法,对重构后的图像进行分割。试验结果表明,该算法在对比度低、噪声严重的X射线缺陷图像分割中有很好的应用效果。 相似文献
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本文主要是论述ORACLE数据库的备份和恢复方法,通过日常的备份系统来确保数据库的安全,提供部份冷热备份脚本供参考。另外结合实际工作中的一次严重ORACLE内部错误,浅谈恢复方法。 相似文献
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内部缺陷检测是保证磁瓦产品质量的关键环节之一。针对目前磁瓦内部缺陷采用人工音频识别存在的问题,使用双谱分析已知内部缺陷情况的磁瓦在跌落撞击试验中产生的音频信号,其结果表明内部缺陷会影响双谱的峰值分布。根据这个规律,提出了一种归一化双谱三切片分析方法用于磁瓦内部缺陷的检测。该方法首先提取归一化双谱上三个特定方向的切片;其次按照峰值分布与内部缺陷的映射关系,将每个切片划分成若干频率区域,并对各区域进行分类;然后通过对不同种类的区域最大峰值比较与计算,建立识别内部缺陷的阈值。最后,验证试验对方法的有效性进行了评估,取得了97%以上的识别正确率。试验结果表明双谱分析在磁瓦内部缺陷音频检测中具有较好的实用性。 相似文献
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针对X射线探伤图像中的缺陷被提取时易产生形变,提出一种基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法.首先对图像求补运算,以分水岭算法决定结构元素尺寸,采用改进的自适应数学形态学滤波算法处理图像,图像经阈值分割得到包含缺陷的二值图像;在此基础上对缺陷目标进行形态学收缩得到区域生长的若干种子点,以种子点的原始像素值为初始值,选择目标区域中的像素值大于或等于初始值的像素点进行合并生长得到新目标图像,以初始值减去2得到新的初始值,然后循环生长并计算新目标Canny边缘图像与原目标Canny边缘图像的Hausdorff距离,采用最小hausdorff距离为区域生长停止规则,所有目标生长完全后经过组合从而实现缺陷边缘重建.试验结果表明,该方法能够有效恢复缺陷的原貌,缺陷边缘重建效果明显. 相似文献
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准确提取对接管焊缝的有效评定区域是实现自动识别X射线焊缝图像缺陷的首要步骤。针对这一难题,提出一系列结合X射线成像机理和焊缝灰度特征的图像处理方法。首先,以X射线成像原理为基础,对焊缝图像进行灰度变换;然后,以区域图像灰度方差为基础,修正焊道的偏移;进而利用最小二乘法拟合环形管焊缝,确定其中心;最后,利用距离映射方法将环形焊缝变换成矩形焊缝。根据3 000样本的测试结果,该算法对于焊缝中心点的确定以及椭圆拟合的成功率为100%,焊缝偏转角度修正误差为-0.216°±0.826°。因此,该设计能可靠地提取出低对比度X射线数字图像中的焊缝有效评定区域。 相似文献
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某超超临界机组屏式过热器发生爆管,采用宏观观察、化学成分分析、硬度测试、金相检验、扫描电镜和能谱分析等方法研究了爆管原因。结果表明:爆口附近组织发生老化,晶界析出大块或长条状σ相,越靠近爆口处,σ相数量越多,晶粒度也越大,且σ相周边存在孔洞和微裂纹,最终导致爆管。 相似文献
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基于小波模极大值的磁瓦裂纹缺陷边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确提取磁瓦表面缺陷的边缘信息,提出一种基于图像加权信息熵和小波模极大值相结合的磁瓦表面裂纹缺陷的边缘检测算法。针对磁瓦表面缺陷对比度低、背景纹理对边缘提取干扰大等特点,设计了一种自适应改变截止频率的BHPF滤波器。利用图像梯度方差加权信息熵对背景纹理的清晰程度和复杂程度进行定量描述,拟合出信息熵同截止频率的非线性函数关系,自适应改变滤波器参数。为避免在多尺度下将缺陷的边缘信息丢失,采用分解尺度判别函数获取小波变换的最优分解尺度。为保证裂纹缺陷边缘连续性和定位准确性,采用双阈值对小波模极大值进行判定求得边界点。实验结果表明,该方法对磁瓦裂纹缺陷边缘的检测优于传统的Canny和Sobel边缘检测算子,可用于磁瓦其他缺陷的提取,为实现缺陷的自动识别奠定了基础。 相似文献
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针对工业机器人视觉伺服控制系统的位置定位问题,提出了一种采用共面4点的单目机器人视觉系统的摄像机位姿求解方法.为评价这种单目机器人视觉系统的定位精度,对定位不确定性的评定方法进行了研究,并在深入分析机器人视觉系统平面定位精度不确定性的基础上,提出将极大似然抽样一致性与上述位姿求解方法相结合,以改善机器人的定位精度.实验证明,该方法在抗噪声能力、对外点稳定性方面优于传统的最小二乘法,有利于提高视觉系统的定位精度和鲁棒性. 相似文献