光学交会轨道计算

光学测量设备是测控的一个重要设备,因其精度高而在精密测量中至关重要。多站测量数据自动交会生成交会弹道,这个交会后的弹道反过来又可以引导任一测量设备。假定某测量设备在测量任务中突然失去了目标,则有几种方法再转入引导:一是理论弹道;二是交会计算弹道;三是由测控中心发出的其他测量设备给出的弹道。可见实时交会计算弹道是多设备测量中的重要一环。文章给出了交会计算具体实现方法。     

基于深度学习的焊缝PAUT数据智能化分析方法

超声相控阵检测技术(PAUT)凭借其突出的技术优势被广泛应用在船舶、铁路、石油石化和航空航天等诸多领域。在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中，对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式，判读效率较低，对检测人员的判读经验有较高要求，难以满足自动化超声检测的要求。基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型，通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合，并结合焊缝的三维结构信息，识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置。实验结果显示: 缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.644 9，较为接近缺陷的真实空间位置，可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位。