航空发动机滑油系统故障识别研究——金属屑形状及纹理识别

作者： 董静芳   来源： 中国民航大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   故障识别   BP神经网络   图像处理   滑油系统   磨屑识别  

描述： 。综上所述，本文提出航空发动机滑油系统故障识别研究，并以金属屑的形状及纹理识别为主要研究对象。 本文的研究工作主要有： 1、基于数字图像处理技术的磨屑图像预处理，有效降低了图像噪声

航空发动机故障诊断中孔探图像特征提取技术应用研究

作者： 张勇   来源： 国防科学技术大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 自动测量   特征提取   航空发动机   故障诊断   图像处理   孔探技术  

描述： 了孔探图像特征提取技术在航空发动机故障诊断中的应用研究,设计了航空发动机快速故障诊断系统,主要内容包括:1、在广泛、深入的调研基础上,介绍了××航空发动机的组成及工作原理,总结、归纳、分析了发动机

机器视觉在航空发动机内窥检测中的应用研究

作者： 丁莉芬   来源： 中国民用航空学院 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   机器视觉   内窥检测   图像处理   故障检测   软件工程   孔探技术  

描述： 近年来，机器视觉技术得到了较大的发展，已成为一门重要的研究课题。目前的孔探技术在图像的采集、再现等方面已经达到较高的水平，但是目前的孔探仪还远远没有达到智能化水平，基本上凭借人的经验和查阅相关的手册来解决问题，可靠性低，更无法进行故障的预报，而且

基于孔探图像的航空发动机内部损伤识别研究

作者： 李长有   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 小波变换   图像处理   分形   损伤   孔探图像   图像识别   孔探检测  

描述： 的主要工作如下：1.损伤分类及孔探图像特点分析通过分析损伤在孔探图像上的纹理特征及其相应的产生原因，将损伤分为区域类和线状类损伤两大类。区域类损伤在孔探图像上表现为不规则的区域，损伤的产生原因几乎都由

基于航空照相枪的飞机姿态测量

作者： 汪伟   来源： 天津大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： USB   图像处理   姿态测量   CPLD   图像采集   航空照相枪  

描述： 机载火控照相枪是战斗机上普遍采用的照相记录设备,是一种安装在飞机上(机翼、机头或座舱里)的小型电影摄影机。当按下射击按钮时,它与机枪(炮)协调工作或单独工作,对目标进行拍摄,以便检查作战或训练的效果。目前国内的战斗机上使用的大部分是传统的胶片式照相枪。由于胶片成本高不易保存和拍摄精度低等原因,胶片式照相枪已经不能满足现在部队飞行训练的要求。当飞行训练完毕,接下来要对照相枪采集的图像进行分析和判读。用胶片式的照相枪时,当飞行员飞行训练完毕后,一般有两种方法进行判读分析。一种时经验判读,一种是人工判读网。经验判读对一些近距离的射击效果和图像判断能起到很好的效果,但是要求飞行员的经验丰富,人工判读网相比于经验判读有一定的准确性,但是使用起来相对麻烦,要调整图片放大倍数,要根据不同的射击训练种类等进入相应的判读网,判读网使用的表格工具也很多,精度也不是太高。随着现在部队装备的不断改进,训练要求越来越高,改进传统的胶片照相枪和判读方式就显得非常必要。本论文采用数字化成像技术来记录飞行员射击过程,利用CMOS图像传感器作为成像芯片,使用FLASH闪存作为数据存储器,CPLD作为控制单元,从而可以替代传统胶片暗盒...

基于深度学习的航空图像目标检测

作者： 高子啸   来源： 中北大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 智能交通管理   图像处理   深度学习   无人机   YOLOv3   车辆检测   Tiny算法  

描述： 基于深度学习的航空图像目标检测

基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究

作者： 谭振宇   来源： 战略支援部队信息工程大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： R   遥感影像   CNN算法   目标检测   深度学习   Faster   飞机目标   YOLO算法  

描述： 基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究

航空发动机自动化安装检测和定位算法研究

作者： 郝宇   来源： 北京交通大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   R   D   SSD   目标检测   定位   双目立体视觉   安装工位  

描述： 航空发动机自动化安装检测和定位算法研究

基于梯度矢量流场的航空影像道路提取技术研究

作者： 丁瑶   来源： 深圳大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 智能识别技术   视觉理论   计算机视觉   图像处理   梯度矢量流场   航空影像   地物识别技术   道路提取  

描述： 从航空影像中提取人造物体，如道路、建筑物等，已成为计算机视觉领域的一个重要研究课题。现有的算法对于数字化城市中具有重要意义的城市主干道还不能形成有效的提取。因此，系统地研究道路提取问题具有重要的意义和应用价值。 本论文结合国家自然科学基金项目“数字城市三维影像图关键地物智能识别技术研究”(NO.60172066)，围绕城市道路提取这一中心问题，开展了下列工作： 首先从系统角度出发，提出了一种整体道路边界提取策略，该策略在深入分析道路特征的基础上，综合运用FCM、Snake、GVF以及SEOH等技术形成了一个完善的航空影像道路边界提取方案。 其次，依据此策略，提出了一种基于广义梯度矢量流场的道路中心轴线提取方法。广义梯度矢量流场不仅对航空影像的复杂背景具有较高的适应性，而且相对传统梯度矢量流场具有更优的扩散性能，能使初始轮廓有效快速地收敛于道路中心。实验结果表明，该方法在背景比较复杂的航空影像中提取道路中心轴线具有较好的效果。 最后，本文利用提取的道路中心轴线结果，提出了一种提取道路两侧边界的GVFRibbonSnake算法。算法结合Hough变换来检测道路方向，利用RibbonSnake的宽度约束特性，通过在GVF力场上对初始Ribbon样条反复迭代逼近真实道路边界。实验结果表明，该算法能在背景复杂的航空影像中有效地提取出道路两侧边界。