简介:在埋地金属管道检测领域中,常规检测手段多采取接触式的,检测前需要先对管道进行开挖或是停运,难以满足工业检测要求。而被动式弱磁检测技术可以实现对埋地管道的非开挖检测。本研究在介绍被动式弱磁检测技术原理的基础上,通过改变测磁传感器与管道垂直方向之间的距离来模拟管道的实际埋深,通过试验数据的分析可以得出磁场强度、管道埋深和腐蚀深度之间存在指数关系。在此基础上,结合磁场梯度变化和概率统计的原理可以得出缺陷判断的依据,即当磁场梯度在(μ-2σ,μ+2σ)区间外变化时可判定为缺陷。与常规检测手段相比,被动式弱磁检测技术无需人为对管道进行磁化。在管道非开挖条件下,可以对埋地金属管道腐蚀状况进行科学评估,并实现二维成像。
简介:摘要:高速旋转运作电动机可以采用相对较小的直轴弱磁电流量来消弱磁密磁通,完成弱磁提速,合理扩大电动机的弱磁范畴。创建新式反凸极永磁同步电机的复励轴等效电路实体模型,剖析新式反凸极永磁同步电机磁感应转距特点和弱磁特性,基础理论剖析结果与模拟仿真测算剖析结果相符合,认证了反凸极永磁同步电机弱磁的高效性和可行性分析。
简介:摘要:激光器的钕玻璃表面在生产过程中会有划伤,会对激光器的运行带来严重影响。本文以钕玻璃的划伤缺陷快速、精准的检测为例,介绍了机器视觉检测技术的基本组成、检测微弱划痕需要考虑的问题、搭建检测微弱划痕的机器视觉系统。
简介:摘要:软磁磁环作为磁性材料之一,现在已经在通信领域、汽车电子领域、航天航空等多种领域广泛普及应用。软磁磁环在生产过程中容易受到加工设备、生产环境等外部因素的影响产生损伤,造成的损伤缺陷主要有裂纹、凹凸不平、缺角、尺寸偏差等多种缺陷问题,这些缺陷会造成磁环自身的参数无法稳定。在生产产品时,如果使用了有缺陷的磁环,不仅会减低产品的使用可靠性能以及稳定性能,而且严重时可能还会造成产品的安全事故和人员以及财产的损失。现阶段,对磁环缺陷进行检测的主要方式是人工目视的检测方式,人工检测磁环缺陷不仅工作效率低,而且检测的结果可靠性也较低,因为磁环虽然经过检测,但产品质量依然会出现参差不齐的情况,需要企业增加多轮复查环节,加大企业的生产投入成本。因此,本文以机器视觉为技术基础,对磁环的尺寸以及缺陷进行自动化检测的系统进行了研究。
简介:天波超视距(0TH)雷达系统中,为了获得较高的多普勒分辨率,通常会采用长的相干积累时间,但对于机动目标,长相干积累时间会导致回波的多普勒展宽,不利于检测。对于弱目标,由于其能量低,容易被强目标掩盖,加大了检测难度,针对这一问题,提出一种基于目标运动参数估计的0THR机动弱目标检测方法。利用遗传算法优越的参数估计性能这一特点,采用遗传算法估计各目标的运动参数,并引入“clean”算法的思想,在时域上逐个减去强目标,以消除强目标的掩盖效应。又考虑到遗传算法的运算量较大,进一步提出采用时频分析算法估计各参数范围,减小遗传算法的运算量。仿真结果表明,与已有算法相比,文中算法具有更高的参数估计精度和弱目标检测性能。
简介:摘要:最初的WSOD方法主要基于实例学习(Multiple-In⁃stanceLearning,MIL),这包括使用影像作为套装程式(肯定套装程式至少包含一个肯定执行处理,否定套装程式的所有执行处理都是否定执行处理)、使用物件建议作为执行处理,以及使用这些套装程式产生低监督目标感测器。MIL标准将点值低于指定点但很可能为负值的对象实例计算在内。在这种情况下,选定对象实例的外观和大小略有不同,因此无法创建更敏感的检测分类。您也可以在训练期间选取遗失的实体做为负数实体,以进一步减少分类器的侦测。为了解决这个问题,最近的研究人员拥有一个全面的MIL网络,如 ocr(online instance class lock-finish)、PCL(ProposalClusterLearning)和其他基于CNN的强大学习能力。在端到端MIL网络中,变体分类问题被认为是学习集成模型(映像)时的潜在问题。使用成员名称培训分类,您可以区分正负成员,并获得最积极的结果。但是,由于WSOD图像中没有对象实例级别的标签,因此WSOD方法和fullyuplevelelevationlabeldetection(fsod)方法之间的性能差异很大。本文主要分析特征融合与分割引导的弱监督目标检测。