导读:本文包含了平面检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:平面线圈,电感检测,相对位置,磨粒
平面检测论文文献综述
安熠明[1]（2019）在《平面线圈中磨粒流经位置对电感检测的影响研究》一文中研究指出电感检测是对润滑油中金属磨粒进行在线检测的重要手段,但平面电感线圈不同位置的磁场强度不同,进而影响电感检测结果。为了探究平面线圈中磨粒流经位置对电感检测结果的影响,本文模拟研究了平面电感线圈周围空间的磁场分布,并搭建实验系统研究了磨粒流经平面线圈不同位置时的检测结果。模拟和实验结果显示,当在平面线圈水平平面内改变磨粒与线圈的相对位置时,随磨粒远离线圈中心线,电感检测幅值快速降低;但在线圈外径附近时,电感幅值降低不明显。当在垂直平面内改变磨粒相对于平面线圈的位置时,随着磨粒高度增加,检测信号幅值减小。(本文来源于《新型工业化》期刊2019年09期）
郑骁,葛志雄,赖永安[2]（2019）在《基于滑动窗口的红外焦平面阵列盲元检测算法研究》一文中研究指出由于红外焦平面阵列成像存在盲元等一系列问题,为了减少盲元对红外图像的干扰,本文提出一种基于滑动窗口的红外焦平面阵列盲元检测算法。对像元进行加窗并计算其中的均值中值以及一级梯度等数值,再进行加权计算并设定阈值与原像元对比进行盲元检测,最后使用局部中值滤波算法进行盲元补偿。仿真结果表明此种方法可以有效地检测盲元,拥有比较好的盲元补偿结果,有效地改善了红外焦平面阵列成像质量。(本文来源于《红外技术》期刊2019年08期）
袁理,张晓辉[3]（2019）在《采用五棱镜扫描法检测大口径平面镜的面形》一文中研究指出为了提高大口径平面镜面形检测的精度和效率,提出了一种新的五棱镜扫描法。该方法采用径向扫描的方式,使用一个扫描的五棱镜和一台自准直仪来测量表面倾斜角的差值,然后将被测平面镜的面形表示为Zernike多项式的线性组合,再利用表面倾斜角的差值建立方程组,最后采用最小二乘法计算得到被测平面镜的面形。在检测过程中,该方法还可以对五棱镜在扫描过程中的倾斜变化量进行自动监视和调整,减小了检测误差。误差分析表明,该方法的面形检测精度为7. 6 nm rms(均方根误差)。采用该方法对一块1. 5 m口径的平面镜进行了面形检测,并与Ritchey-Common法的检测结果进行了对比,两种方法面形结果的差异为7. 1 nm rms,小于五棱镜扫描法的面形检测精度。证明了利用该五棱镜扫描法检测大口径平面镜面形的正确性。(本文来源于《中国光学》期刊2019年04期）
张培洁,赵维谦,杨帅,邱丽荣[4]（2019）在《无需精确调整被测镜的平面面形检测新方法》一文中研究指出现有的面形绝对检测法为了保证检测精度,在测量过程中需要耗费大量时间对被测镜进行精密的姿态调整。针对上述问题,提出了一种无需精密调整被测镜姿态的两平面面形检测方法。该方法需被测镜在3个位置进行测量:初始位置、旋转未知角度后的位置、横向平移未知距离后的位置。通过特征匹配求解被测镜实际旋转角度和平移量,通过迭代算法和拟合Zernike多项式恢复被测镜面形,并对被测镜面形中损失的角频率项进行补偿。该方法在保证精度的同时,避免了被测镜的精密调整,缩短了测量时间。实验表明,该方法与Vannoni的方法相比,二者检测结果的残差均方根(RMS)值为0. 004λ,测量中被测镜调整过程快速简单连贯,为光学元件的面形检测提供了一种新的技术途径。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2019年05期）
丁奇超[5]（2019）在《基于局部特征描述符的平面标志检测及其应用》一文中研究指出增强现实技术是近年来非常火热的技术之一,有着非常良好的前景。基于平面标志物的增强现实技术是其中非常重要的一部分,并且因为它的稳定高效和应用领域广泛,在很多生活场景中都有用武之地。但是它对于速度,稳定性,通用性,多目标能力等方面越来越高的要求,使得它的进一步普及受到了阻碍,也使得该领域目前仍然有着巨大的机遇和挑战。本文提出并实现了一系列与平面标志物检测和跟踪相关的技术,包括一种基于色彩学和旋转不变的局部特征描述符,一种基于局部特征描述符的平面标志物检测算法,一个能同时检测和跟踪多目标的解决方案,一个增强现实应用的跨平台解决方案等。其中基于色彩学和旋转不变的局部特征描述符经过实验在平面标志检测领域比经典的SIFT描述符有更好的效果和速度。而平面标志物检测算法包含一系列子算法,除了用到了本文提出的局部特征描述符,还有基于四叉树的关键点选择,快速近似最近邻匹配,RANSAC,逆向匹配扩充等算法,经过实验本文的平面标志物检测算法比传统的算法更稳定快速。本文最后整合了这些技术,形成了一个完整的算法流程,实现了一个能够在移动端实时运行的平面标志物增强现实应用实例。这一系列的技术有着广阔的应用前景和发展潜力,可用于更多的平面标志物增强现实场景。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-06-30）
燕猛,黄华贵,杨志强,张尚斌,张顺宁[6]（2019）在《基于机器视觉的铝合金厚板粗轧头/尾平面形状检测与分析》一文中研究指出为降低铝合金厚板粗轧段头/尾切除量,提高热轧铝板成材率,提出了一种基于机器视觉的铝板粗轧头/尾平面形状非接触检测分析方法,旨在不影响热轧生产的基础上,为铝合金热轧切头/尾道次选择、切除量确定及头/尾轮廓形状演变规律分析提供实时数据。通过粗轧机入口与出口辊道侧面布置的工业相机,对铝合金热轧头/尾平面形状进行实时采集,并依次通过Blob图形分析、ROI区域设置、阀值分割、轮廓提取及缺陷长度确认,获得了各道次的头/尾平面形状轮廓和头/尾切除量长度。检测结果与实测结果对比分析表明,本检测方法精确可靠,可直接应用于现场控制。(本文来源于《塑性工程学报》期刊2019年03期）
丁雨谢[7]（2019）在《隔热材料粘接胶层结构平面电容层析成像法无损检测系统研制》一文中研究指出随着各国对高超声速飞行器的研究,其重要性逐渐体现出来,将成为相关领域的研究热点,并且会在未来的国防安全中起到重要作用。在飞行器飞行过程中,考虑到飞行器外部会处于较高温度的环境中,会在飞行器表面覆盖隔热层,来保证飞行器的安全,所以隔热材料与飞行器之间的粘接胶层结构的质量就会起着至关重要的作用。考虑到目前对这一目标的检测并没有很好的手段,本文通过改进电容层析成像技术来对胶层结构的缺陷进行检测研究。分析了电容层析成像技术的原理,将其运用在平面电容层析成像这一技术中,以此来达到对于材料较深处的胶层结构中缺陷的可视化检测。分析其传感器的构成,然后利用有限元仿真软件对传感器单元的各方面参数进行分析,最终确定了合适的传感器结构参数。之后对电容层析成像技术中的敏感场这一参数进行推导分析,并且利用仿真软件进行计算,作为最后图像重建的重要基础。设计并搭建了对传感器进行测量的整体系统结构,主要分为硬件和软件两大部分,硬件部分包括电容测量,电极之间的切换,以及数据的读取与发送。软件部分包括电脑与单片机之间的串口通信,数据的采集与保存,利用图像重建算法对数据进行计算,之后是图像的差值算法以及图像的保存与显示。与所设计的传感器一起形成一个整体的测量系统。研究了电容层析成像技术所采用的常用的一些图像重建算法。讨论了在这一技术中电容数值的归一化方面的问题,确定了合适的归一化手段。利用仿真软件对几种缺陷情况进行了仿真分析,之后利用仿真计算的数据进行了图像重建。分别利用了线性反投影算法、奇异值分解算法、标准Tikihonov正则化算法、Landweber迭代法、牛顿-拉普森迭代法这五种算法对仿真数值进行了计算,并且分析了各算法中某些参数对图像重建结果的影响,确定了合适的参数。通过引入相对电容残差这一图像重建指标对Landweber迭代算法进行了改进,在保证重建质量的基础上减少了算法的迭代次数与迭代时间。测试了所设计的测试系统的性能,利用所研制的测试系统对实验中模拟的胶层缺陷进行了检测,验证了平面电容层析成像技术在胶层缺陷检测中的可行性,对航空航天领域中无损检测的手段提供了一个新的发展思路。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
张琳昀,陈国松[8]（2019）在《基于NPsNi-Nafion-GO修饰平面电极和3D薄层流通池的水体化学耗氧量快速检测系统》一文中研究指出目的建立流动状态下检测水体化学耗氧量(COD)的电化学分析方法。方法以NPsNi-Nafion-GO修饰的平面电极与3D打印薄层流通池相匹配,用微型蠕动泵驱动样品流经电极表面,用计时电流法进行测定。结果所建立的动态测定装置对COD响应时间为1.5min,测定范围1～400mg/L,线性方程i(μA)=1.737 5 c (mg/L)-0.896 6,线性相关系数(r)为0.996 1,检出限0.2mg/L,样品需求量2mL,相对偏差(RSD)为2.5%～3.9%(n=9),与标准方法(GB/T 5750.7-2006)测定结果进行比较,相对误差在3.0%～6.4%。结论该检测系统与标准检测方法具有良好相关性,灵敏度高,操作简单,避免二次污染,便携优势较突出。(本文来源于《江苏预防医学》期刊2019年03期）
马逐曦[9]（2019）在《基于超像素的平面铣削工件表面缺陷视觉检测研究》一文中研究指出视觉缺陷检测在诸多工业领域应用广泛,其中针对工件表面缺陷的检测应用不仅实现了设备的自动化精密控制,提高了生产质量效率,而且解决了缺陷检测依赖人工离线化操作的问题。针对金属铣削加工中工件表面切削轨迹对缺陷信息提取影响较大的现象,本文提出一种基于超像素的机器视觉缺陷检测方法,开展如下几个方面的研究:1、铣削加工实验和工件表面图像信息获取。根据表面质量决定因素构建多加工参数正交实验,完成多种刀具、多种材料、多种加工参数的铣削加工实验,以获取丰富的表面形貌信息;针对工件已加工表面完成图像采集及粗糙度值测量工作。2、基于表面粗糙度的纹理特征甄别可疑缺陷区域。由于工件表面所采集图像高分辨率、大图幅的特点,通过图像分块处理进行图像尺寸裁剪以降低数据维度。将分块后子图像转换为相应灰度共生矩阵并提取其特征参数,结合测得表面粗糙度值构建两者间函数映射关系。分析样本集中含缺陷子图像的特征参数值,定义缺陷判别标准。对比判别标准,筛选出含有可疑缺陷的子图像,将其保存并建立缺陷图像样本库。3、铣削工件表面缺陷的自适应超像素分割。讨论SLIC超像素分割算法中各输入参数在实际缺陷分割时的关键问题,结合极限学习机提出铣削工件表面缺陷的自适应超像素分割算法。提取超像素之间灰度距离和空间距离,构建超像素距离度量函数,寻找缺陷区域与背景区域分界阈值。基于DBSCAN聚类方法自适应聚合缺陷区域与背景区域超像素,获取铣削工件表面缺陷的逻辑二值图像。4、铣削工件表面缺陷几何特征参数提取和缺陷SVM分类模型构建。针对铣削工件表面二值图像的缺陷区域进行几何特征参数提取,并利用主成分分析法进行特征向量的空间降维处理;建立类间欧氏距离作为缺陷各类区分标准,设计基于PBT SVMs的表面缺陷叁分类器进行分类识别。理论分析和实验结果表明:本文所提出的自适应超像素缺陷分割和PBT SVMs分类方法对铣削工件表面缺陷的检测展现出良好的效果。通过对缺陷区域中的边缘信息和像素点空间关系综合考虑,有效地提取出较为完整的缺陷区域及其特征参数,并且高效、准确地完成缺陷分类。该方法对工件表面缺陷检测中完整分割缺陷与背景纹理提供了一种新角度和处理方法。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-05-25）
吴耀辉[10]（2019）在《钢桥腹板出平面变形疲劳应力敏感性分析及检测方法研究》一文中研究指出钢桥腹板间隙处的出平面变形是钢桥中常见的疲劳问题,然而,我国早期钢桥设计时缺少疲劳分类等级,规范条文没有预料到疲劳抗力如此低,特别是一些钢桥结构局部细节位置的设计,其疲劳特性没有被充分考虑,导致许多服役的钢桥出现由于疲劳开裂导致结构整体出现破坏的特殊事件。基于此研究背景,本文研究了钢桥腹板间隙处出平面变形疲劳应力的影响因素,并引入了一种疲劳应力的检测方法。运用有限元软件分析了钢桥腹板间隙处的等效应力分布状态,以及出平面变形量的规律;采用敏感性分析方法,分别就腹板间隙大小、腹板厚度、肋板刚度叁个影响参数对腹板间隙处的等效应力大小、出平面变形量进行了敏感性分析;研究表明:对于本文的仿真模型,存在最优的腹板间隙大小G=30 mm,使得腹板间隙根部的范式等效应力最小,在经济技术条件允许情况下,适当增加腹板厚度,可以同时减少腹板间隙处的等效应力和出平面变形量,采用较柔性的肋板材料,可以有效减小出平面变形量。理论上建立了构件热弹性应力与其表面温变之间的关系,并通过带孔平板的热弹性应力效应试验,验证了热弹性应力理论及IR-TSA系统的有效性;采用IR-TSA系统对一座在役钢桥腹板间隙处的应力集中位置进行了定性检测。研究表明:在带孔平板热弹性应力效应试验中,测点A、B实测温度变化与理论分析结果最大误差分别为4%,2.67%;IR-TSA系统在实际交通荷载的作用下,能有效的在钢桥腹板间隙肋板根部处检测到突变的应力。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2019-05-16）
平面检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于红外焦平面阵列成像存在盲元等一系列问题,为了减少盲元对红外图像的干扰,本文提出一种基于滑动窗口的红外焦平面阵列盲元检测算法。对像元进行加窗并计算其中的均值中值以及一级梯度等数值,再进行加权计算并设定阈值与原像元对比进行盲元检测,最后使用局部中值滤波算法进行盲元补偿。仿真结果表明此种方法可以有效地检测盲元,拥有比较好的盲元补偿结果,有效地改善了红外焦平面阵列成像质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
平面检测论文参考文献
[1].安熠明.平面线圈中磨粒流经位置对电感检测的影响研究[J].新型工业化.2019
[2].郑骁,葛志雄,赖永安.基于滑动窗口的红外焦平面阵列盲元检测算法研究[J].红外技术.2019
[3].袁理,张晓辉.采用五棱镜扫描法检测大口径平面镜的面形[J].中国光学.2019
[4].张培洁,赵维谦,杨帅,邱丽荣.无需精确调整被测镜的平面面形检测新方法[J].仪器仪表学报.2019
[5].丁奇超.基于局部特征描述符的平面标志检测及其应用[D].浙江大学.2019
[6].燕猛,黄华贵,杨志强,张尚斌,张顺宁.基于机器视觉的铝合金厚板粗轧头/尾平面形状检测与分析[J].塑性工程学报.2019
[7].丁雨谢.隔热材料粘接胶层结构平面电容层析成像法无损检测系统研制[D].哈尔滨工业大学.2019
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[9].马逐曦.基于超像素的平面铣削工件表面缺陷视觉检测研究[D].湘潭大学.2019
[10].吴耀辉.钢桥腹板出平面变形疲劳应力敏感性分析及检测方法研究[D].武汉科技大学.2019