排序方式: 共有10条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
3.
利用全聚焦相控阵成像技术对焊缝中的未熔合和裂纹两种典型缺陷进行了检测。首先,介绍了全聚焦成像技术的基本原理;其次,设计制作了含上述缺陷的人工试块,利用CIVA软件进行裂纹和未熔合的缺陷响应研究;接着,对人工试块进行检测试验,比较了常规相控阵技术和全聚焦技术对上述两种缺陷的检测能力;最后,对试块进行常规无损检测,确定焊缝中缺陷的长度,对试块缺陷部位进行解剖,测量得到真实的缺陷埋藏深度和自身高度。检测试验及解剖结果表明:全聚焦技术对上述两种缺陷的成像具有更高的检测分辨率,对缺陷的定位和定量误差较小,可以应用于工程实践。 相似文献
4.
受扫查图像效果和检测人员能力与主观因素的影响,检测人员在使用超声衍射时差法(TOFD)的D扫描图像判断焊缝缺陷类型时,存在可靠性低、争议大、速度慢的问题。为了提高缺陷类型识别的准确性及效率,分析了焊缝缺陷的TOFD-D扫描图像特征,构建了一种基于区域的卷积神经网络(Faster RCNN),对焊缝缺陷D扫描图像中的缺陷类型进行自动识别;在网络训练过程中,提出了采用样本扩展及建议框优化方法以提高网络训练的稳定性及效率。结果表明:缺陷的TOFD-D扫描图像的轮廓与缺陷几何形状密切相关,可用于判断缺陷类型;Faster RCNN网络虽然可能对界面波及噪声造成误判,但对缺陷类型的识别率可达到97%以上,可实现缺陷类型的自动识别,并具有高识别率、鲁棒性和抗干扰能力。 相似文献
5.
6.
7.
由于脑电信号独立源数目的不确定性以及其他噪声的干扰,使得采集的脑电信号各导信号之间产生串扰、源信号难以估计以及噪声混杂等问题,严重影响了对脑电信号的分析研究。将小波变换与盲源分离算法相结合,并对盲源分离算法中维格纳分布存在的交叉项干扰现象进行重排处理。主要思路是首先将每一导信号进行小波变换,提取出特征波β波,然后对这些β波信号进行基于重排光滑伪维格纳分布的盲源分离,分离出关联性极大的β波成分。实验结果表明,所用方法分离出了各导信号中关联性大的脑电信号成分,并在一定程度上解决了源信号难以估计等问题,使识别结果有明显的提升。 相似文献
10.
1