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根据【检索词:
表面缺陷
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关键词
基于三维点云的飞机蒙皮
表面缺陷
检测与表征
作者:
张研
来源:
西安工业大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
三维点云
视觉测量技术
缺陷表征
缺陷检测
描述:
基于三维点云的飞机蒙皮
表面缺陷
检测与表征
基于三维点云的飞机蒙皮
表面缺陷
检测与表征
作者:
张研
来源:
西安工业大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
三维点云
视觉测量技术
缺陷表征
缺陷检测
描述:
基于三维点云的飞机蒙皮
表面缺陷
检测与表征
航空发动机涡轮叶片近
表面缺陷
的涡流检测
作者:
谢建红
袁阿琳
吴莎莎
刘思沛
唐启亚
蔡红梅
来源:
无损检测
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
缺陷
专用探头
近表面
涡流检测
涡轮工作叶片
描述:
针对某型航空发动机涡轮叶片排气边的近表面冷隔缺陷,设计了一种能够满足工程应用的叶片排气边涡流检测专用探头。分析检测过程中的异常信号特征,可有效识别缺陷信号,实现叶片排气边近表面冷隔缺陷的早期诊断。该方法可供同行参考。
航空用2A
1
2铝合金型材
表面缺陷
形成原因及其改善措施
作者:
曹波
朱凯
何勇
谭瑶
李剑飞
来源:
轻合金加工技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
2A12铝合金
形成原因
表面缺陷
型材
改善措施
描述:
对航空用2A
1
2铝合金型材
表面缺陷
进行形貌观察、能谱分析、金相检查、表面粗糙度检测,分析了
表面缺陷
的性质和成因,并提出了改善措施。结果表明:2A
1
2铝合金型材
表面缺陷
主要有拉道、橘皮、R角辊痕和麻点
航空发动机涡轮叶片近
表面缺陷
的涡流检测
作者:
谢建红
袁阿琳
吴莎莎
刘思沛
唐启亚
蔡红梅
来源:
无损检测
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
缺陷
专用探头
近表面
涡流检测
涡轮工作叶片
描述:
针对某型航空发动机涡轮叶片排气边的近表面冷隔缺陷,设计了一种能够满足工程应用的叶片排气边涡流检测专用探头。分析检测过程中的异常信号特征,可有效识别缺陷信号,实现叶片排气边近表面冷隔缺陷的早期诊断。该方法可供同行参考。
航空用2A
1
2铝合金型材
表面缺陷
形成原因及其改善措施
作者:
曹波
朱凯
何勇
谭瑶
李剑飞
来源:
轻合金加工技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
2A12铝合金
形成原因
表面缺陷
型材
改善措施
描述:
对航空用2A
1
2铝合金型材
表面缺陷
进行形貌观察、能谱分析、金相检查、表面粗糙度检测,分析了
表面缺陷
的性质和成因,并提出了改善措施。结果表明:2A
1
2铝合金型材
表面缺陷
主要有拉道、橘皮、R角辊痕和麻点
基于改进Faster R-CNN的航空发动机制件
表面缺陷
检测算法
作者:
唐嘉鸿
黄颀
田春岐
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
R
内容感知重组
CNN算法
Faster
分层采样
制件缺陷检测
描述:
针对现有航空发动机制件缺陷检测所存在的检测准确率低、速度慢等问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的缺陷检测方法。该算法使用深度残差网络提取缺陷特征,采用含有内容感知重组的特征金字塔模型融合各层次特征图,并根据检测框尺度选取相应层次的特征图进行检测和识别,在RCNN部分使用分层采样实现挖掘难例,增强模型对难例样本的学习。实验结果表明:所提算法具有较高的检测准确率,而且能够有效提升检测速度。
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子
表面缺陷
的检测方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子
表面缺陷
问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子
表面缺陷
的检测方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子
表面缺陷
问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
基于改进Faster R-CNN的航空发动机制件
表面缺陷
检测算法
作者:
唐嘉鸿
黄颀
田春岐
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
R
内容感知重组
CNN算法
Faster
分层采样
制件缺陷检测
描述:
针对现有航空发动机制件缺陷检测所存在的检测准确率低、速度慢等问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的缺陷检测方法。该算法使用深度残差网络提取缺陷特征,采用含有内容感知重组的特征金字塔模型融合各层次特征图,并根据检测框尺度选取相应层次的特征图进行检测和识别,在RCNN部分使用分层采样实现挖掘难例,增强模型对难例样本的学习。实验结果表明:所提算法具有较高的检测准确率,而且能够有效提升检测速度。
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