基于机器视觉的飞机板件裂纹测量系统的研究
发布时间:2021-02-01 10:14
飞机板件疲劳裂纹扩展试验对飞机受力后的状态分析具有重要的指导意义,同时该试验还能为飞机结构方案设计提供详细的测试数据。本文针对飞机板件疲劳裂纹扩展试验中,裂纹测量与裂纹扩展曲线绘制的需求,设计并研发了基于机器视觉的飞机板件裂纹测量系统。主要工作如下:(1)介绍飞机板件疲劳裂纹测量现状并分析国内外学者的研究成果。针对目前人工测量的不足,说明采用机器视觉技术测量飞机板件裂纹的必要性,同时对裂纹测量的主要需求及当前机器视觉技术的主要难点进行分析。(2)研究对象分析与系统整体设计。首先对飞机板件及其疲劳裂纹的表现形式进行简要描述。然后根据飞机板件裂纹测量的实际环境和测量要求,设计裂纹测量系统方案,并对运动控制系统与图像采集系统的设计进行详细介绍,同时分析各个硬件的选型和作用。最后对各软件功能模块进行介绍。(3)裂纹长度测量算法。首先,应用模板补偿方法消除板件裂纹图像光照不均。并通过不同滤波算法的比较,选择双边滤波保留裂纹边缘去除图像噪声,得到增强后的裂纹图像。然后,将裂纹图像划分为子图像块,采用卷积神经网络算法对子图像块进行分类,并获取初始预制裂纹在图像中的位置。最后,结合局部差值投影与步进扫...
【文章来源】:西安工程大学陕西省
【文章页数】:81 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
近大远小原理示意图
西安工程大学硕士学位论文图 1-1 近大远小原理示意图模糊的原因有很多,如拍摄的传感器内部干扰,以及被测物上晰。如图 1-2 所示是由于被测物上下震动时物距变化造成
图像模糊不清晰。如图 1-2 所示是由于被测物上下震动时物距变化造成的图像严糊现象。图 1-2 模糊图像(3) 飞机铆钉及纵向划痕干扰飞机板件不可避免的含有较大的金属铆钉,以及纵向划痕。划痕一般为人为过程中造成的,显示为白色。包含干扰的被测物,如图 1-3 所示。图 1-3(a)中含属铆钉,图 1-3(b)中含有纵向划痕。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于改进主成分分析网络的手写数字识别方法[J]. 闵锋,叶显一,张彦铎. 华中科技大学学报(自然科学版). 2018(12)
[2]采用机器视觉的金属表面横向裂纹检测[J]. 王清晨,景军锋. 电子测量与仪器学报. 2018(11)
[3]X射线断层扫描在材料力学行为研究中的应用[J]. 王龙,冯国林,李志强,吴建国,张伟. 强度与环境. 2017(06)
[4]复杂背景下视频运动目标跟踪算法研究[J]. 徐蕾,刘曼,彭月平. 微型机与应用. 2017(18)
[5]GH4742合金疲劳裂纹扩展行为[J]. 张宝宁,袁超,郭建亭,秦鹤勇,赵光普. 中国有色金属学报. 2017(09)
[6]我国机器视觉光源专利特点分析[J]. 李凤娇,叶亚楠. 电子测试. 2017(13)
[7]机器视觉疲劳裂纹扩展试验裂纹测量系统标定方法[J]. 高红俐,朱亚伦,郑欢斌,张兆年. 浙江工业大学学报. 2017(01)
[8]基于轮廓特征的车牌英文和数字识别方法[J]. 王忠飞,陈元正. 浙江工业大学学报. 2015(05)
[9]基于NI的疲劳裂纹扩展试验摄像头运动控制系统[J]. 周寅,高红俐,钟建飞,沈姗姗,云艳. 机电工程. 2012(01)
[10]一种基于分级神经网络的车牌字符识别新方法[J]. 柴兰娟,曾黄麟. 现代电子技术. 2011(01)
博士论文
[1]飞行器关键构件的超声导波损伤诊断成像方法研究[D]. 刘科海.大连理工大学 2016
硕士论文
[1]基于机器视觉的玻璃纤维电子布疵点检测与分类系统研究[D]. 程为.西安工程大学 2018
[2]基于X射线成像技术的耐张线夹检测系统设计与应用研究[D]. 杨帆.陕西理工大学 2018
[3]基于机器视觉技术的自动微点焊系统[D]. 王梅梅.广东工业大学 2015
[4]基于机器视觉的陶瓷基片缺陷检测技术研究[D]. 淡毅.东北大学 2015
[5]基于机器视觉的织物疵点自动检测及分类的研究[D]. 张缓缓.西安工程大学 2012
[6]飞机板件裂纹检测算法研究及其系统设计[D]. 胡建林.哈尔滨工程大学 2013
[7]基于神经网络的字符识别算法研究[D]. 黄承清.北京化工大学 2010
[8]CCD图像识别技术在疲劳裂纹检测中的应用基础研究[D]. 莫国影.南京航空航天大学 2008
[9]印刷体文字识别的研究[D]. 倪桂博.华北电力大学(河北) 2008
本文编号:3012614
【文章来源】:西安工程大学陕西省
【文章页数】:81 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
近大远小原理示意图
西安工程大学硕士学位论文图 1-1 近大远小原理示意图模糊的原因有很多,如拍摄的传感器内部干扰,以及被测物上晰。如图 1-2 所示是由于被测物上下震动时物距变化造成
图像模糊不清晰。如图 1-2 所示是由于被测物上下震动时物距变化造成的图像严糊现象。图 1-2 模糊图像(3) 飞机铆钉及纵向划痕干扰飞机板件不可避免的含有较大的金属铆钉,以及纵向划痕。划痕一般为人为过程中造成的,显示为白色。包含干扰的被测物,如图 1-3 所示。图 1-3(a)中含属铆钉,图 1-3(b)中含有纵向划痕。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于改进主成分分析网络的手写数字识别方法[J]. 闵锋,叶显一,张彦铎. 华中科技大学学报(自然科学版). 2018(12)
[2]采用机器视觉的金属表面横向裂纹检测[J]. 王清晨,景军锋. 电子测量与仪器学报. 2018(11)
[3]X射线断层扫描在材料力学行为研究中的应用[J]. 王龙,冯国林,李志强,吴建国,张伟. 强度与环境. 2017(06)
[4]复杂背景下视频运动目标跟踪算法研究[J]. 徐蕾,刘曼,彭月平. 微型机与应用. 2017(18)
[5]GH4742合金疲劳裂纹扩展行为[J]. 张宝宁,袁超,郭建亭,秦鹤勇,赵光普. 中国有色金属学报. 2017(09)
[6]我国机器视觉光源专利特点分析[J]. 李凤娇,叶亚楠. 电子测试. 2017(13)
[7]机器视觉疲劳裂纹扩展试验裂纹测量系统标定方法[J]. 高红俐,朱亚伦,郑欢斌,张兆年. 浙江工业大学学报. 2017(01)
[8]基于轮廓特征的车牌英文和数字识别方法[J]. 王忠飞,陈元正. 浙江工业大学学报. 2015(05)
[9]基于NI的疲劳裂纹扩展试验摄像头运动控制系统[J]. 周寅,高红俐,钟建飞,沈姗姗,云艳. 机电工程. 2012(01)
[10]一种基于分级神经网络的车牌字符识别新方法[J]. 柴兰娟,曾黄麟. 现代电子技术. 2011(01)
博士论文
[1]飞行器关键构件的超声导波损伤诊断成像方法研究[D]. 刘科海.大连理工大学 2016
硕士论文
[1]基于机器视觉的玻璃纤维电子布疵点检测与分类系统研究[D]. 程为.西安工程大学 2018
[2]基于X射线成像技术的耐张线夹检测系统设计与应用研究[D]. 杨帆.陕西理工大学 2018
[3]基于机器视觉技术的自动微点焊系统[D]. 王梅梅.广东工业大学 2015
[4]基于机器视觉的陶瓷基片缺陷检测技术研究[D]. 淡毅.东北大学 2015
[5]基于机器视觉的织物疵点自动检测及分类的研究[D]. 张缓缓.西安工程大学 2012
[6]飞机板件裂纹检测算法研究及其系统设计[D]. 胡建林.哈尔滨工程大学 2013
[7]基于神经网络的字符识别算法研究[D]. 黄承清.北京化工大学 2010
[8]CCD图像识别技术在疲劳裂纹检测中的应用基础研究[D]. 莫国影.南京航空航天大学 2008
[9]印刷体文字识别的研究[D]. 倪桂博.华北电力大学(河北) 2008
本文编号:3012614
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3012614.html