可视化涡流检测中的数据处理方法研究

发布时间：2021-04-22 11:57

　　可视化涡流检测技术是一种非接触式、检测速度快、灵敏度高,极具发展前景的无损检测技术。该无损检测技术可用于航空航天、电力系统、机械制造等领域中导电材料、复合材料的损伤检测。然而,目前的可视化涡流检测技术采集的信号背景干扰强,缺陷特征不直观,待分析数据量大,对检测人员的专业素养、工作时长等都提出了很高的要求。现有的可视化涡流检测信号特征提取方法仍然存在分析效率低,准确度无法满足实际需求,智能化程度不够等问题。针对以上问题,本文从快速性,准确性,自动化检测等方面对可视化涡流检测技术信号处理方法进行了深入研究。本文的主要研究内容和创新点如下:（1）深入分析一种典型可视化涡流检测技术——脉冲涡流红外热成像技术中的热图像序列特征,提出一种快速脉冲涡流红外热图像特征提取算法,提高图像特征提取效率。该特征提取方法结合独立成分分析算法中混叠向量的物理含义,搜索可代替混叠向量的热响应特征。再利用热响应特征强化提取原始红外热图像序列的主要特征。该算法的具体实现包括降低计算量的数据块分割、变量区间搜索、基于相关度距离的分类和类间距离决策函数的设计。实验结果表明,快速特征提取算法可提高缺陷特征提取的效率。（2）... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：119 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 可视化涡流检测技术研究现状及难点
        1.2.1 国外研究进展与现状
        1.2.2 国内研究进展与现状
        1.2.3 可视化涡流检测技术信号分析研究难点
    1.3 本文研究内容和章节安排
第二章 可视化涡流检测技术数据特征分析
    2.1 引言
    2.2 涡流检测技术原理
    2.3 可视化涡流检测数据特征分析
        2.3.1 脉冲涡流红外热成像数据特征分析
        2.3.2 多频涡流阵列数据特征分析
        2.3.3 实验设备与样本
    2.4 本章小结
第三章 可视化涡流检测特征提取效率提升算法
    3.1 引言
    3.2 快速缺陷特征提取
        3.2.1 快速特征提取算法原理
        3.2.2 快速缺陷特征提取算法
        3.2.3 实验结果与分析
    3.3 本章小结
第四章 可视化涡流检测特征提取准确度改进算法
    4.1 引言
    4.2 基于局部稀疏性和图像融合的特征提取算法（LSLD）
        4.2.1 基于图像熵梯度的图像选择
        4.2.2 局部稀疏特征提取和融合
        4.2.3 实验结果与分析
    4.3 基于图像分段的局部稀疏特征提取算法
        4.3.1 特征提取算法原理介绍
        4.3.2 实验结果与分析
    4.4 本章小结
第五章 基于卷积神经网络的可视化涡流缺陷自动检测算法
    5.1 引言
    5.2 深度学习理论知识介绍
        5.2.1 典型深度学习算法——卷积神经网络介绍
        5.2.2 卷积神经网络模型不确定度
    5.3 基于深度学习的缺陷数据自动分析算法
        5.3.1 基于鲁棒主成分分析的图像预处理
        5.3.2 加权误差函数的物理含义及学习模型改进
        5.3.3 深度学习模型的不确定度估计
    5.4 实验结果与分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]飞机复合材料的先进无损检测技术[J]. 王丹.  电子技术与软件工程. 2019(05)
[2]油气管道缺陷无损检测与在线检测诊断技术的探析[J]. 魏飞龙.  化工管理. 2019(08)
[3]无损检测技术在电力系统中的应用[J]. 苑美实,骆令海.  科学技术创新. 2018(21)
[4]天然气长输管道裂纹的无损检测方法[J]. 徐盼,邱青原.  中国石油和化工标准与质量. 2014(10)
[5]感应激励红外热像无损检测及其在裂纹检测中的应用[J]. 李托雅,田裕鹏,王平,孙冉.  无损检测. 2014(01)
[6]航空航天复合材料结构非接触无损检测技术的进展及发展趋势[J]. 马保全,周正干.  航空学报. 2014(07)
[7]蓬勃发展的我国无损检测技术[J]. 耿荣生,景鹏.  机械工程学报. 2013(22)
[8]浅谈无损检测技术在建筑工程检测中的应用[J]. 乔伟峰,杨科伟,李舒萍.  科技创新与应用. 2013(17)
[9]涡流检测在钢轨裂纹定量化评估中的应用[J]. 李国厚,黄平捷,陈佩华,侯迪波,张光新,周泽魁.  浙江大学学报(工学版). 2011(11)
[10]中国无损检测与评价技术的进展[J]. 沈功田.  无损检测. 2008(11)

博士论文
[1]电涡流脉冲热成像无损检测技术研究[D]. 白利兵.电子科技大学 2013
[2]涡流阵列无损检测中裂纹参数估计和成像方法研究[D]. 刘波.国防科学技术大学 2011
[3]多频涡流无损检测的干扰抑制和缺陷检测方法研究[D]. 高军哲.国防科学技术大学 2011
[4]脉冲涡流无损检测若干关键技术研究[D]. 杨宾峰.国防科学技术大学 2006



本文编号：3153734