石祎琳[1]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》文中认为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。
高山青[2]2011年在《荧光磁粉探伤缺陷识别系统图像处理技术研究》文中认为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。
李如玮[3]2000年在《铁路轮对全自动荧光磁粉探伤系统的研究与实现》文中指出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。
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》文中指出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。
刘磊[5]2005年在《全自动荧光磁粉检测系统的分析与改进》文中研究说明荧光磁粉检测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,半自动荧光磁粉检测设备已经大量使用,然而检查由荧光粉显示的裂纹仍旧依靠人眼识别。因而随机性大,劳动强度高而且不易发现车轴隐蔽缺陷,极易造成漏检误检,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检测系统,不仅能极大地提高车辆车轴的检测效率,也对提高劳动生产率,保证产品质量,改善工人的工作环境,有效地避免人为因素对检测质量的影响,具有重大的意义。本论文的重点是解决全自动荧光磁粉检测系统的算法问题,主要内容包括:图象采集,图象的预处理,图象分割,图象的数学形态学处理,区域标号以及特征提取和裂纹的识别。对各部分内容的现有算法做了介绍,并分析了各种算法,给各种算法作出了评价。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,新算法既能很好解决噪声放大问题,又能不丢失原图象的信息。并对滤波算法做了改进,这样,既可以滤除目标图象外的噪声点,还可以滤除掉目标图象内部的小暗区域。本论文的最大成果在于系统总结了一套全自动荧光磁粉检测方案,开创性的提出了对气孔和油渍形成的图象的识别方案。
陈莹妍[6]2012年在《荧光磁粉探伤裂纹目标提取方法研究》文中指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。
师蔚[7]2005年在《通过式轨道车辆车轮无损检测装置的研究》文中指出轨道车辆车轮中的缺陷，特别是车轮踏面裂纹是引发事故的巨大隐患。目前国内对运行中的车辆轮对的检测主要依靠工作人员以耳听、眼看、手摸为主的人工检测，这种检测方式对于车轮踏面细小裂纹不易查出，同时由于停站时间和工作人员数量的限制，不能对每一个车轮进行全面检测，检测结果令人堪忧。随着铁路运行速度的提高，车轮的裂纹、磨损等破坏急剧增加，这种检测手段已经不能满足现代化高速铁路发展的需要，因此研究一种在线的通过式轨道车辆车轮无损检测装置具有重要的现实意义。本文研究的通过式轨道车辆车轮的检测装置是一种采用基于电磁超声技术的检测装置，能够及时快捷地在车辆进站时对每一个通过的车轮踏面进行全面检测。 本文首先研究了轨道车辆车轮踏面缺陷的种类及扩展规律。其次，根据轨道车辆车轮踏面在线无损检测的特点和要求，运用电磁超声的基本理论，设计了电磁超声表面波无损检测装置。该检测装置的设计主要包括电磁超声换能器、系统的整体方案设计及其辅助机械系统设计等。然后，深入研究电磁超声换能过程的数学模型，并借助有限元分析软件对设计出的电磁超声装置中的关键部分—电磁超声换能器部分进行分步仿真，分别对静磁场、涡流场、力分布场、波动场进行仿真，研究出电磁超声换能器中各参数及外部测量参数分别对电磁超声换能器及检测的影响程度，从而进一步优化电磁超声换能器中的设计参数。最后，关于进一步工作的方向进行了简要的讨论。
参考文献：
[1]. 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
[2]. 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
[3]. 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
[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]. 全自动荧光磁粉检测系统的分析与改进[D]. 刘磊. 北京工业大学. 2005
[6]. 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
[7]. 通过式轨道车辆车轮无损检测装置的研究[D]. 师蔚. 同济大学. 2005
标签：自动化技术论文; 磁粉探伤论文; 荧光材料论文; 荧光分析法论文; 荧光检测论文; 荧光强度论文; 无损探伤论文; 荧光笔论文; 算法论文;