航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪方法

在分析航空发动机涡轮叶片工业计算机层析成像(computed tomography,CT)图像自相似性特点基础上,讨论了一种基于图像不同区域相似性的非局部平均降噪算法,首先采用高斯加权欧式距离算子计算同一图像中不同区域间的相似性,然后对具有较强相似性的区域进行叠加平均,从而降低噪声,同时保持图像边缘的对比度.针对非局部平均算法计算复杂度高、计算量大的问题,研究了一种基于傅里叶变换的非局部平均降噪加速算法,以欧式距离算子替代高斯加权欧式算子提高相似性的计算效率,减少计算时间.实验结果表明,在保证航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪效果的情况下,处理速度提高了4倍以上.      

基于MAP估计和广义高斯分布的SAR图像边缘比率检测方法

 合成孔径雷达(SAR)图像的低信噪比和乘性相干斑噪声给SAR图像的边缘检测带来了极大的困难.通过引入广义高斯(GG)分布作为局部均值功率的先验分布模型,给出了局部均值功率在最大后验概率(MAP)意义下的最优估计,进而提出一种新的SAR图像边缘比率检测算子.利用以梅林变换为基础的对数累积量(MoLC)方法估计GG分布的参数,在此基础上给出一种局部均值功率MAP估计和GG分布参数估计的联合迭代求解方法.利用SAR实测数据对本文提出的边缘检测算子进行仿真验证,并将其与平均比率(RoA)算子和指数加权均值比(ROEWA)算子进行了对比,结果表明该算子可以有效克服相干斑噪声的影响,边缘定位准确且虚假边缘明显减少.     

一种基于边缘检测的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。依据虹膜图像特点,提出了一种基于边缘检测的虹膜定位算法:首先利用Sobel算子提取虹膜图像的边缘;然后在边缘图中利用扫描线和直线拟合法粗定虹膜中心及半径;最后在原图边缘附近利用改进的Daugman算子进行虹膜精确定位。与传统的虹膜定位方法相比,该算法快速有效,提高了虹膜定位的速度和精度。     

基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法

在噪声图像中如何有效地提取边缘是图像分析中的难点,至今还没有得到圆满解决。本文在修正的广义形态边缘检测算子的基础上,提出了基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法。该算法既能检测出具有方向性的边缘,还能有效抑制无方向性的噪声。为验证算法的有效性,针对强噪声图像进行了边缘获取实验,实验结果证明,该算法对获取强噪声的图像边缘是非常有效的。     

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征，根据等温线附近产生局部梯度极值的特点，实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果，选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理，并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法，更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核，提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线，效果良好，满足工程应用要求，已用于示温漆自动判读软件开发。      

ICT辅助涡轮叶片内冷通道多余物检测方法

为了实现涡轮叶片内冷通道多余物的无损检测与高精度提取,以工业计算机断层扫描技术为检测手段,基于刚性变换与正弦投影之间的关系,求得待测试件与标准试件断层图像方位上的位移参数,对测试件断层正弦图与标准件对应断层正弦图进行配准,提取出多余物正弦图并重建出多余物断层图像.实验证明该方法能有效识别出叶片内冷通道内的多余物,相比传统的基于CT(computed tomography)图像的多余物提取算法,该算法在投影域内进行,不受投影数据不完全、扫描系统偏差以及重建伪影的影响,具有更高的准确性.      

一种改进的形态学边缘提取算法

首次提出了这种新的形态学边缘检测算法.该方法通过用边缘检测算子检测边缘并判定其方向,根据判定的结果,对边缘处用于边缘提取的腐蚀膨胀结构元素增强,达到增强形态学边缘检测效果.相对于其他边缘提取算法,所提出的算法更准确地判定了边缘及其方向,很好地保持了边缘细节.     

飞机发动机损伤图像的分割处理

在形态学边缘检测算子的基础上,综合应用了形态学中的腐蚀和膨胀,提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法,得到修正的边缘检测算子,减轻了图像边缘检测的模糊性,并有效降低了噪声对边缘检测的影响。通过实验得到噪声存在条件下较为理想的图像,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于图像处理的零件尺寸测量系统的研究

在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测。并利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法,据此计算出零件的各参数值。     

基于CBVCT图像序列的空心涡轮叶片壁厚检测技术

航空发动机空心涡轮叶片的壁厚是保证叶片强度的一个关键参数。本文给出一种基于叶片锥束体积CT图像序列和叶片CAD模型的叶片壁厚检测方法。通过从叶片CAD模型导出的壁厚检测模板与从叶片CBVCT图像序列提取的点云模型之间的求交运算,自动生成叶片指定截面上的壁厚偏差。相关算法由VC++编程实现,并用仿真生成的叶片CB-VCT图像序列进行验证。     

基于拐点检测的椭圆弧叶型前后缘评定算法

叶片前后缘的形位对叶片气动性能有着显著影响,且其分割结果也严重影响特征参数的精密计算。现有的叶片前后缘分割算法大多基于拓延算法的实现与改进,但是拓延算法本身尚不能自适应叶型截面尺寸来分割点云,而后续的改进算法在轮廓线误差控制上仍有待加强。针对叶片截面线前后缘的点云精确分割问题,参照椭圆弧叶型的造型设计特点,提出了基于拐点检测的前后缘评定算法。通过对截面线点云旋转、截取、顺时针排序以及拐点检测处理,实现了在高精度测量条件下对叶片前后缘的精确分割。最后设计了对比实验,验证了本文算法可以定性地分割叶片前后缘,并在线轮廓误差上保持了较低水平;论证了在逐点拓延椭圆拟合过程中,从凹性点即开始影响线轮廓误差。     

风扇前缘曲线相对前掠对风扇效率的影响

根据风扇前缘曲线相对前掠概念，将其应用于NASA67风扇叶片的改型中．并通过数值模拟研究了三种不同前缘曲线相对前掠程度对叶片通道内气流流动的影响。计算结果表明：前掠叶片改善了风扇的气动特性，降低了流动损失．进而提高了风扇效率。     

Bayesian edge detector for SAR imagery using discontinuity-adaptive Markov random feld modeling

Synthetic aperture radar（SAR）image is severely affected by multiplicative speckle noise,which greatly complicates the edge detection.In this paper,by incorporating the discontinuityadaptive Markov random feld（DAMRF）and maximum a posteriori（MAP）estimation criterion into edge detection,a Bayesian edge detector for SAR imagery is accordingly developed.In the proposed detector,the DAMRF is used as the a priori distribution of the local mean reflectivity,and a maximum a posteriori estimation of it is thus obtained by maximizing the posteriori energy using gradient-descent method.Four normalized ratios constructed in different directions are computed,based on which two edge strength maps（ESMs）are formed.The fnal edge detection result is achieved by fusing the results of two thresholded ESMs.The experimental results with synthetic and real SAR images show that the proposed detector could effciently detect edges in SAR images,and achieve better performance than two popular detectors in terms of Pratt＇s fgure of merit and visual evaluation in most cases.     

航空发动机叶片进排气边缘形状自动评价方法

针对目前对航空发动机叶片进排气边缘形状的评价主要依赖人工目测,主观性强、效率低等问题。提出一种叶片进排气边缘形状自动评价方法,通过非均匀有理B样条（NURBS）曲线拟合、最小二乘椭圆拟合、等半径法等算法拟合叶型并提取相关型面参数,针对5类叶片进排气边缘不合格形状给出了定性的定义,根据叶片进排气边缘在不同形状时的曲率特征以及偏差值变化特征对其形状做出评价。通过实例验证表明：该方法能够实现对尖头、钝头、歪头、缩颈及大小大/小大小（LSL/SLS）5类叶片进排气边缘形状的自动判读,对于不同叶片型号和验收标准的应用场景具有较好的通用性,有效提高了叶片进排气边缘形状评价的效率。     

压气机叶片前缘形状的改进设计

本文使用数值模拟方法研究了压气机叶片前缘形状对叶片气动性能的影响。来流环绕圆弧形前缘表面发生过度膨胀形成吸力峰; 当来流湍流度和雷诺数较低时, 会导致前缘层流分离。虽然椭圆形前缘可以减弱吸力峰, 提高叶片气动性能, 但是椭圆形前缘加工困难, 费用较高, 有鉴于此, 本文设计了易于加工的新型前缘形状—带平台的圆弧形前缘, 它可以明显减弱吸力峰, 达到与椭圆形前缘 (a/b=2)相近的改善叶片气动性能的效果。      

基于力场转换理论的图像粗大边缘检测方法

基于粗大边缘的异源图像匹配在导航制导等领域具有广阔的应用前景,但是现有边缘检测方法很难提取出异源图像中的粗大边缘.根据异源图像成像原理和灰度分布特点,提出一种基于力场转换理论的异源图像粗大边缘检测新方法.首先,根据引力概念计算图像中各像素点受到合力的大小和方向;其次,为了去除光照和异源图像灰度不同的影响,对图像中像素点...     

叶轮机非定常气动设计的缘线匹配技术

本文提出一种新的叶轮机气动设计自由度——缘线匹配技术。缘线匹配是指相邻两叶排中前排叶片后缘线与后排叶片前缘线的空间关系,更准确地说是其相位角关系。叶片尾缘线表征了叶片出口气流的分布型,它囊括了尾迹、激波、二次流等所有影响,另一方面,叶片前缘线代表了其对上游流场的势干扰。定常气动设计体系只能部分考虑叶片缘线的相互影响,大部分则被忽略了,然而在非定常框架下,相邻叶排缘线所代表的相互影响是显著的。本文首次提出了叶轮机非定常设计的缘线匹配技术,并通过理论分析及直列涡轮叶栅的非定常数值模拟结果展示了缘线匹配技术在未来提高叶轮机气动性能、气弹性能、气动噪声和热传导性能上的潜在能力。作者认为,缘线匹配技术将使叶轮机的非定常气动设计具有真实而可操作的内容,是叶轮机非定常气动设计的核心技术之一。      

不同叶片尾缘结构对流换热特性实验

为了研究不同叶片尾缘结构对对流换热系数的影响规律,设计了三种尾缘结构,并搭建了实验台,采用红外热像仪对叶片尾缘的壁温进行测量。研究结果表明,（1）三种尾缘结构的对流换热系数沿壁面的分布有很大差异,针对实验件I,对流换热系数存在一最大值,且最大值出现的位置随着吹风比的增加而逐渐远离气膜出口;（2）实验件II和III的对流换热系数沿壁面均呈现逐渐降低的趋势,但降低的规律二者又不相同;（3）在相同壁面位置,实验件III的对流换热系数最高,而实验件I的对流换热系数最低,因此可以认为,实验件III所示的尾缘结构更有利于对叶片尾缘更好的冷却。