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管道焊缝数字图像缺陷自动识别技术 预览
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作者 董绍华 孙玄 +1 位作者 王明锋 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期113-117,共5页
管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高。为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数... 管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高。为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数字图像缺陷特征库,包含灰度差、等效面积、圆形度、熵、相关度等参数,建立了多分类器构造(SVM)模型,实现了对管道焊缝数字图像缺陷的分类评价,最终开发出管道焊缝数字图像缺陷自动识别软件,并进行了现场验证分析。研究结果表明:①图像处理后在没有噪声的情况下,Canny等算法都可以得到很好的边缘检测结果,在有噪声的情况下,检测结果出现伪边缘,选用自动选取阈值方法进行图像边缘检测,能够取得合理的阈值;②所建立的焊缝数字图像缺陷特征数据库包含形状特征和纹理特征、图像长度像素等14项参数;③通过所建立的SVM分类模型,可以分类获取缺陷形状特征,找出裂纹、夹渣、气孔、未焊透、未熔合和条形等缺陷特征。现场应用结果表明:①该缺陷自动识别技术适用于对各类管道焊缝缺陷质量的识别判定;②其识别准确率超过90%;③该技术实现了对管道焊缝数字图像缺陷的自动识别和自动化评价。结论认为,该研究成果有助于确保管道的安全运行。 展开更多
关键词 管道焊缝 射线底片 数字图像 缺陷库 SVM分类模型 缺陷识别 自动识别 软件开发
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煤焦油中喹啉不溶物的组成分析 预览 被引量:1
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作者 黄江流 毕瑶 +3 位作者 王磊 张琳娜 李冬 《石油化工》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1347-1351,共5页
采用自主设计的煤焦油过滤装置提取中温煤焦油中的喹啉不溶物(QI),利用元素分析仪、激光粒度分析仪、SEM、FTIR、XRD和XPS等手段对QI进行表征。表征结果表明,煤焦油中QI的颗粒形状不规则,粒径大小不一,且分布不均匀;QI主要由有... 采用自主设计的煤焦油过滤装置提取中温煤焦油中的喹啉不溶物(QI),利用元素分析仪、激光粒度分析仪、SEM、FTIR、XRD和XPS等手段对QI进行表征。表征结果表明,煤焦油中QI的颗粒形状不规则,粒径大小不一,且分布不均匀;QI主要由有机物组成,并含有少量的Si,Ca,Fe等元素,有机物主要是多元芳环类物质高度缩合而成的产物,无机物主要是石英砂、方解石;煤焦油中的QI组分主要以C和O元素为主,碳大部分以碳氢化合物、醚类、酚类的形式存在,总含量达73.2%(x),另有26.8%(x)的碳是以石墨碳形式存在;而氧主要以羰基、碳氧单键和羧基形式存在,总含量达85.6%(x)。 展开更多
关键词 煤焦油 喹啉不溶物 组成分析
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