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- 基于机器视觉的航空发动机喷口喉道截面直径自动标定技术研究
- 作者： 张义 周权 陈鹏飞 何健 唐智勇 来源： 智能机器人 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 自动标定 航空发动机 机器视觉 喷口喉道直径
- 描述： 当前我国航空发动机喉道截面直径标定普遍由工人使用喷口尺测量进行手动标定。使用该方法标定存在标定误差大、喷口尺容易损坏、人工标定效率低等问题为解决以上问题,本文提出了一种基于机器视觉测量喷口喉道截面
- 基于机器视觉的航空发动机零件缺陷检测研究
- 作者： 李威 来源： 智能城市 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 机器视觉 零件缺陷检测
- 描述： 基于机器视觉的航空发动机零件缺陷检测研究
- 基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法综述
- 作者： 邴皓哲 赵健淇 来源： 飞机设计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 图像处理 深度学习 缺陷检测
- 描述： 率高，风险大等问题。基于机器视觉的检测方法因其检测速度快，非接触式检测，检测精度高等优点，近来得到较多的关注。总结了现有的飞机蒙皮表面缺陷的检测方法，并着重介绍了两类基于机器视觉的缺陷检测方法，即基于
- 基于视觉的飞机蒙皮锪窝孔径在线测量研究
- 作者： 罗辉 胥云 袁秀坤 来源： 自动化应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机蒙皮 相机标定 机器视觉 亚像素算法
- 描述： 为解决飞机蒙皮锪窝孔人工测量效率低的问题，满足锪窝检测自动化要求，开发了一套基于OpenCV与Qt研发平台用于自动化检测飞机蒙皮锪窝孔径参数的在线测量系统。该系统采用相机标定解决图像的桶形失真问题；使用直方图均衡化、双边滤波及轮廓查找算法，避免碳纤维材料锪窝孔反光带来的噪声；基于二次插值的亚像素算法准确提取锪窝轮廓，并使用最小二乘法与距离最小算法，利用梯度下降算法计算拟合，准确测量锪窝孔径参数。结果表明，该系统的测量精度在30μm以内，重复检测精度高，满足测量的自动化要求。
- 基于轮廓分解的航空螺栓多特征视觉测量方法
- 作者： 闫霜 王国锋 李杰峰 唐伟 王之卓 盛延亮 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 轮廓分解 多特征识别 自动化测量
- 描述： 基于轮廓分解的航空螺栓多特征视觉测量方法
- 基于机器视觉的航空发动机C形环密封性能检测系统
- 作者： 段宏健 吴伟 邬冠华 张全红 来源： 南昌航空大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 C形密封环 Assistant Vision 漏光检测
- 描述： 航空发动机C形密封环是一种具有较大向外扩张变形的金属弹性环,其密合性能关系着发动机工作效率。针对生产过程中密封性能检测问题,搭建基于CMOS工业相机密封环弱透光环境下漏光量检测平台,采用NI可视化软件Vision Assistant采集图像并进行处理,可实现漏光区域μm级尺寸与面积测量。经工件试样测试结果表明:该技术识别精度高,可大大提高检测效率,为C形密封环性能测试提供了一种新的有效途径。
- 基于机器视觉的航空发动机C形环密封性能检测系统
- 作者： 段宏健 吴伟 邬冠华 张全红 来源： 南昌航空大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 C形密封环 Assistant Vision 漏光检测
- 描述： 航空发动机C形密封环是一种具有较大向外扩张变形的金属弹性环,其密合性能关系着发动机工作效率。针对生产过程中密封性能检测问题,搭建基于CMOS工业相机密封环弱透光环境下漏光量检测平台,采用NI可视化软件Vision Assistant采集图像并进行处理,可实现漏光区域μm级尺寸与面积测量。经工件试样测试结果表明:该技术识别精度高,可大大提高检测效率,为C形密封环性能测试提供了一种新的有效途径。
- 航空发动机外形点云的特征分割方法
- 作者： 闫杰琼 周来水 胡少乾 文思扬 来源： 光学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 机器视觉 外形点云 深度学习 特征分割
- 描述： 目前我国存在较多外购发动机的情况，外购发动机存在只有实物及安装尺寸等信息，而没有三维数字化模型的问题，这给飞机与发动机的装配协调设计带来较大困难，因此飞机设计部门对快速重构航空发动机的外形几何模型提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征，提出了一种基于深度学习的航空发动机外形点云特征分割方法，该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据，这有利于后续采用不同的方法重建出各种复杂的结构特征。设计了一种迭代密度均衡算法用于构建特征分割数据集，该算法为特征分割网络的训练、测试和性能评估提供基础；设计了一种特征分割网络，从多尺度局部表面片中收集形状结构和局部邻域信息，用于判断其中心是否是特征点。将训练好的特征分割网络模型应用于发动机外形点云，验证结果表明，特征分割精度达到95.16%,所提算法实现了高精度语义分割。