高精度传动齿轮检测误差分析及检测方法的改进

通过对某型发动机高精度传动齿轮实际检测中检测误差的分析与论证,找出了产生测量误差的原因.分析表明,由于受零件结构影响,采用与零件定位内孔有间隙的检测心轴检测齿轮时,理论检测基准与实际检测基准不重合,导致检测结果不能反映出齿轮的真实的质量状态.在采取相应检测方法改进措施后,此类问题得以解决.     

军用飞机的腐蚀检测及监控技术

针对目前现役军用飞机结构主体材料的腐蚀损伤特点,结合外场飞机的腐蚀抢修经验,分析了飞机结构的腐蚀与环境因素的关系,以及对腐蚀损伤部位的检测、修理技术。并对军用飞机的腐蚀数据采集处理及监控措施进行了研究。     

先进内窥技术与发动机故障检测

发动机的密封式结构决定了内窥技术在其维护工作中的重要地位,其技术水平直接影响故障诊断的准确性和可靠性。本文就内窥技术在发动机故障监测领域的应用,着重阐述内窥技术的发展、技术设备的研究以及相关的先进计算机支撑技术。     

探测复合材料层板基体裂纹的实验技术

介绍探测复合材料层板基体裂纹的三种实验技术:声波发射探测,超声波C扫描和复制带记录。在试验各阶段,应充分利用每种试验方法的优点,使每个试件比常规试验获取更多的试验数据,包括声波发射探测响应图,超声波对整个试件宽度扫描成像,以及沿着试件侧面厚度上的复制带获取图像。最初由声波发射显示试件加载期间基体裂纹的开始形成,通过超声波扫描能清晰分辨出第一条基体裂纹的出现;随着基体裂纹的发展,可综合应用三种实验技术,确定对基体断裂的评估。根据试验结果,对这三种实验技术作了评价。     

QGH-1型激光全自动铁路货车轮对几何参数检测装置

“QHJ-1型激光全自动铁路货车轮对几何参数检测装置”可对铁路货车轮对进行几何尺寸自动检测,从而实现了外观状况确认的自动化、智能化、信息化,它采用全自动非接触测量法,取代了铁路系统多年来一直采用的手工检测和感官确认的方法,彻底提高了测量的可靠性、准确度。主要特点：具有高精度、高抗干扰能力,采用了先进的多线程技术,可自动进行修程判断,同时可联接各种HMIS信息化管理系统。     

空间积分声光相关器

论述空间积分声光相关器的系统设计，给出了单器件和双器件声光信号处理器的光学系统，提出了两种新型的外差检测方法，并推志了处理器输出的数学模型，利用这两种检测方法分别对１３位巴克码ＢＰＳＫ（二进制相移键控）信号进行了相关检测，得出了与理论分析相一致的实验结果。     

空间积分声光相关器——脉冲信号检测

论述了空间积分声光相关器对脉冲调制连续波信号的瞬时响应，分析了从实时光电检测器中检测出的波形，该波形是脉冲宽度，加权函数参量和与脉冲位置相关的空间衍射光分布的函数。进一步提出了脉冲序列相关时的光分布关系并通过实验加以论证。     

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.      

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度,在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下,在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序,对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪,提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位,最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明,这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。