徐振佩[1]2007年在《铁路轮对荧光磁粉探伤缺陷识别系统研究》文中研究说明磁粉探伤是无损检测的一种常规方法，是检验铁磁性材料表面或近表面缺陷的一种常用的手段。荧光磁粉探伤由于其检测灵敏度高，检测工艺简单、可靠，而被广泛采用。本文分析了火车轮对图像的特点，研究了火车轮对表面缺陷的特征，并对缺陷进行了分类。讨论了基于边缘和边缘之间空间结构的分割算法—自适应动态阈值分割法。基于火车轮对表面缺陷的特征分析，对分割后的图像进行了特征提取和缺陷识别，提出了基于梯度和像素空间相关度的伪裂纹的检测方法。最后，针对火车轮对缺陷检测流水线的工作特点，设计了荧光磁粉探伤缺陷识别系统，合理的安排了系统工作流程，使系统的各个模块协调工作，实现了荧光磁粉探伤缺陷识别系统。
李如玮[2]2000年在《铁路轮对全自动荧光磁粉探伤系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理荧光磁粉探伤是一种常用的无损检测方法，是控制产品质量的重要手段，用于检测钢制零件的表面及近表面的裂纹缺陷。荧光磁粉探伤的半自动设备已经大量使用，然而检查由荧光粉显示的裂纹仍旧依靠人眼识别。由于各种人为因素的影响，质量难以保证，并且工人的工作环境恶劣。因此，开发一套全自动的荧光磁粉探伤系统，对提高劳动生产率、保证产品质量、改善工人的工作环境，具有重大的意义。本文所讲述的便是针对铁路轮对的一套全自动荧光磁粉探伤系统。 系统由硬件和软件两个部分组成。硬件部分完成信号的采集、转换、传输等工作，主要包括：工业控制计算机、图象采集卡、图象传感器（CCD）、信号驱动放大电路等。核心部分是软件，一方面控制执行机构的工作，另一方面进行图象数据的处理。本套软件主要包括：图象采集、图象分割、图象的数学形态学预处理、区域标号以及特征提取和裂纹的识别。 在本套系统的软件部分，最关键的是图象处理的算法。根据系统采集的图象特点，改进了以前提出的一种快速自适应动态阈值分割算法，使之既能很好解决亮区问题又能不丢失信息。为了达到实时处理，区域标号采用一种基于扫描法的快速标号算法。最后提取区域特征，根据经验值识别出裂纹。 本文的最后根据现况，对本课题提出了改进意见且预测其发展前景。
石祎琳[3]2001年在《全自动铁路车辆轮对荧光磁粉无损探伤系统的研究与实现》文中研究指明荧光磁粉探伤是一种常用的无损检测方法，用于检测钢制零件的表面及近表面的裂纹缺陷，长期以来一直被认为是表面裂纹检测最灵敏的方法之一。目前，荧光磁粉探伤的半自动设备已经大量使用，然而检查由荧光粉显示的裂纹仍旧依靠人眼识别。由于各种人为因素的影响，质量难以保证，并且工人的工作环境恶劣。因此，开发一套全自动的荧光磁粉探伤系统，对提高劳动生产率、保证产品质量、改善工人的工作环境，具有重大的意义。本文所讲述的便是针对铁路轮对的一套全自动荧光磁粉探伤系统。 系统由硬件和软件两个部分组成。本文主要讲述硬件部分的设计和实现。 硬件部分主要完成的功能包括：图象信号的采集、转换、输入以及通过计算机控制外围执行机构（主要是原有的半自动磁粉探伤机）等。主要包括：图象采集卡、图象传感器（CCD）、信号驱动放大电路等。 本文的最后根据现况，对本课题提出了改进意见且预测其发展前景。
薛云洋[4]2001年在《铁路轮对全自动荧光磁粉探伤系统的软件实现》文中研究说明荧光磁粉探伤是一种常用的无损检测方法，是控制产品质量的重要手段，用于检测钢制零件的表面及近表面的裂纹缺陷。铁路轮对荧光磁粉探伤半自动设备已经大量使用，但由于受现场条件的限制，检查由荧光粉显示的裂纹仍旧依靠人眼识别，因而随机性大，劳动强度高而且不易发现车轮隐蔽缺陷，极易造成漏检误检。因此，开发一套铁路轮对全自动荧光磁粉探伤系统，不仅能极大地提高车辆车轮的探伤效率，减轻探伤人员的劳动强度，同时能有效地避免人为因素对探伤质量的影响。 系统由硬件和软件两个部分组成。本文主要讲述软件部分的实现。该软件一方面控制执行机构的工作，另一方面进行图象数据的采集处理。它主要包括：图象采集、图象分割、图象的数学形态学预处理、区域标号以及特征提取和裂纹的识别。 在本套系统的软件部分，最关键的是图象处理的算法。根据系统采集的图象特点，改进了以前提出的一种快速自适应动态阈值分割算法，使之既能很好解决亮区问题又能不丢失信息。为了减轻区域标号的负担，提出了基于联结数的多次收缩法。用一种基于扫描法的快速区域标号算法，使系统能够实时处理。最后提取区域特征，根据经验值识别出裂纹。
刘胜勇[5]2009年在《车辆轮轴加工、组装工艺与过程的分析》文中研究说明车辆轮轴是以转向架为载荷承受体的铁路货车运输的重要零部件,其质量状况直接关系到铁路运营的安全,也是影响铁路货车成本的重要组成部分。车辆轮轴技术的发展和运用,体现了一个国家的货物重载、高速运输的水平,是铁路跨越式大发展的“瓶颈”之一。本文主要以国内某铁路货车新造厂车辆轮轴的加工、组装技术为研究基础,对正确应用轮轴基础生产线以期提高车辆轮轴加工、组装质量进行了详细分析。文中综述了国内外车辆轮轴技术的发展状况,详细介绍了国内轮轴工艺生产线的建设和应用情况,指出了工艺生产线投用后在产品加工和日常维护方面,所面临的严峻形势和迫切需求,点出了文章研究的中心议题。首先,对车辆轮轴加工、组装图纸进行了分析,根据部文规定和生产现状,合理设置了生产工序,从人员、设备、材料、制度、环境、测量六方面着手,围绕“提高产品质量”这一目标,制定了相应制度,培训了人员,选择了工卡量具和工装。其次,对车辆轮轴加工、组装工艺生产线所选用的相应设备性能和技术参数进行了介绍,重点讲述了如何正确使用和调整设备,以期能够更加节约制造成本和提高产品质量。最后,作者依据在现场多年积累的车辆轮轴管理、设备使用调整等经验,对车辆轮轴加工、组装过程中普遍存在和一些特例进行了原因分析,提出了整改措施,并经实践证明可行性非常强;为进一步应用好车辆轮轴工艺生产线,制造出更高质量的车辆轮轴奠定了坚实的基础。
厉荣宣, 沈希忠[6]2014年在《图像处理技术的荧光磁粉探伤法》文中研究表明简述了荧光磁粉探伤法的发展历史和研究现状,对荧光磁粉探伤技术中的多种图像处理技术进行了归纳总结,并对某些图像处理算法用MATLAB进行了测试仿真.
陈莹妍[7]2012年在《荧光磁粉探伤裂纹目标提取方法研究》文中提出荧光磁粉探伤是检验铁磁性材料表面或近表面缺陷的一种常用手段,由于其在不破坏原材料的条件下,具有检测灵敏度高、速度快、检测工艺简单可靠等优点,从而得到广泛应用。荧光磁粉缺陷图像检测是近几年兴起的一种研究性和实用性都很强的课题,本文致力于荧光磁粉探伤图像裂纹目标提取方法研究。进行了火车轮对表面图像的缺陷特征分析,研究了裂纹缺陷、伪缺陷的特征区别。研究了几种主流的图像分割技术,包括边缘分割、阈值处理、区域分割等。在对裂纹特征合理假设之后,运用了分块极值思想；提出了多维特征直方图拟合曲线分割的裂纹目标提取算法,并对该算法与全局阈值分割进行了比较及优缺点分析。研究了裂纹目标的结点特征提取算法。针对大量裂纹信息细弱、呈网状的特性,提出了一种基于结点特征的目标提取算法。该算法的核心思想是在基于双重分块极值的裂纹目标分割图像上,分析真伪裂纹的结点特征区别,提取裂纹结点,过滤“伪结点”,据此得到裂纹目标。实验证明该方法效果较好,且简单容易实现。实验表明,本文所提出的算法具有较高的计算效率和准确率,可以满足一定的实用需求。
高义林[8]2010年在《基于线阵CCD的车轮表面荧光磁粉探伤系统的研究》文中研究说明为了使车轮表面的缺陷检测满足自动化和智能化的要求,论文在传统荧光磁粉探伤技术的基础上,结合CCD技术和计算机图像处理技术,开发了基于线阵CCD的车轮表面荧光磁粉探伤系统。论文的具体研究工作如下：1)介绍了CCD图像传感器的工作原理、性能特点。结合荧光磁粉发射光谱的特性和系统技术要求,完成了线阵CCD相机的选型,选择了检测级、高像素和高灵敏度的线阵CCD摄像机,满足了系统的高精度等要求。2)针对传统荧光磁粉探伤中的检测现场环境恶劣问题,结合荧光磁粉激发光谱及系统的需求对紫外光源进行了优化设计。选择设计了新型的、大功率的LED紫外面板光源,并辅以滤光玻璃,使有害紫外线及无用可见光都很好的被消除。不但改善了检测现场的环境,而且满足了系统的要求。3)为了消除车轮表面图像中的伪缺陷、噪声和其他干扰信息的影响,对车轮表面缺陷的特征和图像处理算法进行了分析研究,设计开发了一套合适的缺陷检测软件,达到了实时图像处理的要求。4)对系统的检测原理、系统构成和工作原理做了较为详细的介绍,完成了系统的架构。该系统操作方便、能够适应检测现场环境,配合图像处理软件就可以实现对车轮表面缺陷的在线实时检测。基于线阵CCD的车轮表面荧光磁粉探伤系统是新一代智能自动的工业在线缺陷检测系统,该系统完善了以人工目检获取缺陷信息的传统半自动荧光磁粉探伤方法中的工作环境恶劣及容易造成漏检等不足。该项技术的开发研究,为其他铁磁性材料表面的智能自动缺陷检测提供了经验和借鉴。
高山青[9]2011年在《荧光磁粉探伤缺陷识别系统图像处理技术研究》文中指出荧光磁粉探伤是目前对工件表面缺陷进行无损探伤的一种检测方法。通过对火车轮对表面检测系统的分析,本文设计了荧光磁粉探伤缺陷识别系统的2种构建模式,包括各个功能模块和工作流程。此外,本文重点分析研究了荧光磁粉探伤的图像处理模块。此处理模块主要包括图像的预处理、图像的分割和图像识别几个部分。由于通过荧光磁粉探伤获得的图像亮度较暗,文中给出了图像预处理的常用算法,包括灰度级线性图像增强、基于模糊集的图像边缘增强以及中值滤波图像平滑法,以达到增强目标图像与背景对比度的问题。针对火车轮对表面缺陷图像的特征,本文研究了几种不同的图像分割算法和识别算法来达到对裂纹缺陷正确识别的目的。对图像分割的算法,文中主要研究了基于形态学和多重极值分块分割的图像分割算法,然后利用统计模式识别法实现对缺陷图像识别的目的。其中统计模式识别法之一是Fisher线性判别法,通过对传统Fisher线性判别法缺点的分析,文中提出使用加权方案对Fisher线性判别法中的计算公式进行改进；最后通过仿真验证了本算法的有效性并取得了较好的图像处理结果。
李建文[10]2012年在《磁粉探伤缺陷识别自动化系统设计与开发》文中进行了进一步梳理随着国际竞争的日趋激烈,各行各业对于产品质量与性能的要求不断提出更高的要求。磁粉探伤作为迄今为止对铁磁性材料表面及近表面伤痕检测最有效的无损检测手段,已经得到非常广泛的使用,但是现行使用的磁粉探伤设备始终摆脱不了采用人工目测进行最终缺陷识别的弊端,其主要不足表现在以下几个方面：一是检测速度慢,工作效率低；二是操作人员劳动强度大且工作内容单调重复,导致漏检率高；三是荧光磁粉探伤工作现场紫外光对长时间工作的人员造成比较严重的身体伤害。本课题基于上述缺陷与不足,设计开发一套荧光磁粉探伤自动化缺陷识别系统,实现利用计算机代替人眼完成工件伤痕的自动化识别。文章首先分析了磁粉探伤缺陷识别自动化系统设计开发的相关技术发展与研究现状,指出当前技术存在的不足之处,采用模块化设计方法,构建了基于磁粉探伤技术与计算机视觉处理技术的系统总体结构与实现方案。通过对磁痕图像信息特征的分析,抓住目标信息与伪信息的特征差异,结合运用阂值图像分割与数学形态学处理原理,设计了基于Photoshop色彩范围选择功能与基于梯度特征差异的两种图像分割方法,实现了磁痕图像中目标信息与背景信息的准确分离；然后基于优化的区域生长理论设计了可疑连通域的快速提取算法,并抓住真伪伤痕特征差异对其进行了准确的判断识别；最后基于VC6.0编程工具与OpenCV计算机视觉库的运用,完成了整套方案的软件实现。本磁粉探伤缺陷识别自动化系统基于CJW-1000磁粉探伤试验平台进行了调试与运行,结果表明系统运行稳定,效果良好,达到了预先的设计目标,为自动化荧光磁粉探伤设备研制工作的成熟与完善奠定了基础。
参考文献：
[1]. 铁路轮对荧光磁粉探伤缺陷识别系统研究[D]. 徐振佩. 南京理工大学. 2007
[2]. 铁路轮对全自动荧光磁粉探伤系统的研究与实现[D]. 李如玮. 北京工业大学. 2000
[3]. 全自动铁路车辆轮对荧光磁粉无损探伤系统的研究与实现[D]. 石祎琳. 北京工业大学. 2001
[4]. 铁路轮对全自动荧光磁粉探伤系统的软件实现[D]. 薛云洋. 北京工业大学. 2001
[5]. 车辆轮轴加工、组装工艺与过程的分析[D]. 刘胜勇. 山东大学. 2009
[6]. 图像处理技术的荧光磁粉探伤法[J]. 厉荣宣, 沈希忠. 上海应用技术学院学报(自然科学版). 2014
[7]. 荧光磁粉探伤裂纹目标提取方法研究[D]. 陈莹妍. 南京理工大学. 2012
[8]. 基于线阵CCD的车轮表面荧光磁粉探伤系统的研究[D]. 高义林. 安徽大学. 2010
[9]. 荧光磁粉探伤缺陷识别系统图像处理技术研究[D]. 高山青. 南京理工大学. 2011
[10]. 磁粉探伤缺陷识别自动化系统设计与开发[D]. 李建文. 南京理工大学. 2012
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