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基于紅外熱成像的金屬材料氣孔缺陷識別研究

發(fā)布時間:2021-03-12 20:17
  大型起重機(jī)械金屬材料常見的氣孔缺陷識別是脈沖式紅外熱波檢測技術(shù)的新方向。介紹了脈沖式紅外熱波檢測技術(shù)原理并搭建了紅外熱波檢測系統(tǒng),對其采集的圖像通過OpenCV環(huán)境下實現(xiàn)對圖像缺陷識別,將圖像灰度轉(zhuǎn)化、高斯濾波、閾值分割、形態(tài)學(xué)處理等操作得到圖像的二值黑白位圖,提取出圖像的缺陷輪廓特征。將提取出的輪廓特征進(jìn)一步進(jìn)行圖像后處理、數(shù)學(xué)特征計算等研究,分別提取缺陷的位置、周長和面積,并與實際缺陷特征進(jìn)行比較。通過試驗對比驗證,紅外熱波無損檢測用于大型起重機(jī)械金屬氣孔缺陷檢測是可行的。 

【文章來源】:熱加工工藝. 2020,49(12)北大核心

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

基于紅外熱成像的金屬材料氣孔缺陷識別研究


主動式紅外熱波檢測原理示意圖

基于紅外熱成像的金屬材料氣孔缺陷識別研究


紅外熱波無損檢測系統(tǒng)示意圖

基于紅外熱成像的金屬材料氣孔缺陷識別研究


紅外熱波試驗平臺

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于有限元的焊縫缺陷紅外熱像檢測研究[J]. 徐歡,殷晨波,李向東,胡模.  熱加工工藝. 2019(17)
[2]焊接裂紋無損檢測方法[J]. 曾慧敏,高向東,張南峰,李秀忠.  熱加工工藝. 2017(11)
[3]一類參數(shù)未知混沌系統(tǒng)的追蹤控制與參數(shù)辨識[J]. 李農(nóng),李建芬,劉宇平.  物理學(xué)報. 2011(05)
[4]數(shù)字圖像輪廓特征提取過程研究[J]. 李浩然,孫維國.  微計算機(jī)應(yīng)用. 2010(11)

碩士論文
[1]基于紅外熱波技術(shù)的鋼軌疲勞裂紋深度定量檢測研究[D]. 黃濤.蘭州交通大學(xué) 2015
[2]基于紅外熱成像的內(nèi)部孔洞缺陷檢測方法研究[D]. 曹文浩.中國計量學(xué)院 2013



本文編號:3078916

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