检索结果-南通市图书馆

广东土木与建筑 2022年第1期29卷 85-90页

作者：过民龙张凯杨厚易广东省建筑科学研究院集团股份有限公司广州510500

锈蚀钢筋检测的传统方法对试验仪器的精度要求高、人为因素对检测结果的影响大,不便于应用推广。基于全卷积神经网络提出了一种锈蚀钢筋截面的检测方法,通过对锈蚀钢筋截面图像样本进行像素分割以实现截面区域的检测。神经网络设计时采... 详细信息

锈蚀钢筋检测的传统方法对试验仪器的精度要求高、人为因素对检测结果的影响大,不便于应用推广。基于全卷积神经网络提出了一种锈蚀钢筋截面的检测方法,通过对锈蚀钢筋截面图像样本进行像素分割以实现截面区域的检测。神经网络设计时采用了VGG19-FCN及U-Net两种架构,并对二者的识别性能进行了对比分析。图像样本采用从实际工程中搜集到的2000个锈蚀钢筋截面图像(单钢筋截面),并对其进行人工标注。结果表明:①采用小批量子集随机梯度下降法对神经网络进行训练,其效果等同于小批量随机梯度下降法,可解决训练神经网络时小批量数量需求大而显存不足的问题;②VGG19-FCN及U-Net两种网络架构在验证集上的最终精确度分别达到96.59%和95.06%,可说明其对本文锈蚀钢筋截面识别切实可行;③在以5%相对误差为识别容差的条件下,锈蚀钢筋截面采样时待检测钢筋截面尺寸占全图的比例范围有限值,对VGG19-FCN网络架构为28.23%~71.95%、对U-Net网络架构为39.32%~71.95%。综合存储空间、训练时间、识别精度,采用U-Net网络架构对锈蚀钢筋截面识别的效果更优。

关键词：锈蚀钢筋截面检测全卷积神经网络像素分割

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止水带在线截面检测系统的设计与实现

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河北省科学院学报 2020年第1期37卷 17-21页

作者：张震河北省机电一体化中试基地河北石家庄050081

针对现有自粘式橡胶止水带生产工艺,设计了一种自粘式橡胶止水带在线截面检测系统。该系统能够实时检测止水带的截面轮廓尺寸,为挤出机参数调节提供依据,同时为自粘胶涂布工序提供位置信息。该系统通过多个激光传感器采集止水带得部分... 详细信息

针对现有自粘式橡胶止水带生产工艺,设计了一种自粘式橡胶止水带在线截面检测系统。该系统能够实时检测止水带的截面轮廓尺寸,为挤出机参数调节提供依据,同时为自粘胶涂布工序提供位置信息。该系统通过多个激光传感器采集止水带得部分截面参数和涂胶位置信息,由控制器将多个激光传感器的数据进行整合处理,形成完整的止水带截面参数和涂胶位置信息。同时,将数据传送给生产线主控制系统。在某生产企业协助下,将该系统集成于原有橡胶止水带生产线上,并进行了稳定性试验,总结了在线截面检测系统的设计参数及避免激光传感器发生故障的方法,为自粘式橡胶止水带的生产提高了效率、减少了浪费,并为该系统的优化设计提供依据。

关键词：自粘式橡胶止水带在线检测截面检测

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超声波检测技术在混凝土内部质量检测评估中的应用

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四川水泥 2024年第7期 1-3页

作者：王魏韦中国建材检验认证集团贵州有限公司贵州贵阳550002

为了研究超声波检测技术在混凝土内部质量检测评估中的应用,采用超声波检测技术,结合抗压强度测试,对两种不同水灰比(0.4和0.5)的混凝土进行质量检测评估。结果显示,较低水灰比的A组混凝土在抗压强度和超声波速度方面均优于水灰比较高的... 详细信息

为了研究超声波检测技术在混凝土内部质量检测评估中的应用,采用超声波检测技术,结合抗压强度测试,对两种不同水灰比(0.4和0.5)的混凝土进行质量检测评估。结果显示,较低水灰比的A组混凝土在抗压强度和超声波速度方面均优于水灰比较高的B组,表明较低的水灰比有助于获得更高强度和更好致密性的混凝土。利用超声波截面成像技术,可视化地展示了混凝土内部的声速分布与幅值变化,直观地展现了A组混凝土内部的均匀性以及B组内部的缺陷,为混凝土质量的评估和控制提供了更为全面和精确的手段。

关键词：混凝土内部质量截面检测

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伞杆加工过程中的机器视觉检测系统研究

伞杆加工过程中的机器视觉检测系统研究

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作者：陈刚浙江工业大学

学位级别：硕士

在传统伞杆自动化加工过程中,首先需要将伞杆转正到固定的位置,才能进行后续加工,该过程称为伞杆的“校正”过程。目前生产线上通常使用模具配合结构的方法实现伞杆的机械式“校正”,但该方法容易出现模具损耗,卡死和校正错误等问题,影... 详细信息

在传统伞杆自动化加工过程中,首先需要将伞杆转正到固定的位置,才能进行后续加工,该过程称为伞杆的“校正”过程。目前生产线上通常使用模具配合结构的方法实现伞杆的机械式“校正”,但该方法容易出现模具损耗,卡死和校正错误等问题,影响伞杆的加工效率。此外,在高端伞杆的加工过程中,若有焊缝的伞杆柱面作为后续加工面,则在高端折叠伞使用过程中可能出现因杆件表面刮花而影响美观的问题,所以在伞杆加工前还要对伞杆柱面进行有无焊缝的识别判断。为了解决上述问题,本课题借助机器视觉和图像处理相关技术,采用非接触的方式实现伞杆截面视觉校正和伞杆柱面焊缝识别,具体研究内容如下:（1）本课题以市面上常用的5种不同截面类型的伞杆作为研究对象,针对伞杆加工过程中的问题,进行检测需求分析,提出了基于机器视觉的伞杆检测平台总体方案。（2）分别对伞杆截面和伞杆柱面图像进行针对性预处理研究,根据传统滤波方式提出了混合型滤波方式,根据开闭形态学操作提出了多尺度的形态学方法,根据三角阈值分割法设计了伞杆柱面ROI区域的自动提取算法。（3）对每一种伞杆截面类型,以拟合图像轮廓为核心,分别设计了基于改进D-P算法的正多边形伞杆截面校正角度算法和基于图像融合与局部图像分析的异形伞杆截面校正角度算法,合理有效地实现了伞杆截面的视觉校正。对伞杆柱面,采用模式识别的方法进行焊缝识别,分类柱面样本,设计并构建伞杆柱面焊缝模型。（4）根据伞杆视觉检测系统总体方案,设计并搭建伞杆视觉检测系统的实验样机,设计了基于OpenCV与MFC的视觉检测系统界面程序。通过对伞杆截面校正角度和对伞杆柱面焊缝识别的实验,发现检测结果均满足检测需求。在搭建的测试样机上,进行实验测试,统计检测信息,最终实验结果表明,伞杆视觉检测系统可以根据伞杆截面实现每分钟30根伞杆的视觉校正,测得的平均角度误差约0.778°,检测成功率均在90%以上。伞杆柱面焊缝的识别正确率至少可以达到98%,误检率约为2%,高准确率,低误检率,均能满足生产线检测需求,该系统在伞杆智能化和自动化加工过程中有现实意义。

关键词：伞杆工件机器视觉截面检测焊缝识别 OpenCV

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