Инфракрасная технология обнаружения тепловых волн и обработки последовательности изображений
Цена: 1 418руб. (¥67.1)
Артикул: 541680910047
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:当当网官方旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥40.95866руб.
¥27.3577руб.
¥32.8694руб.
¥26.02550руб.
Оглавление
*Zhangs Введение
1.1 Цель и смысл
1.2 Состояние исследований и разработка технологии неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
1.2.1 Состояние исследований технологии неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
1.2.2 Статус исследований в области обработки тепловолновых изображений
1.3 Основные проблемы
1.4 Характеристики и применение обнаружения инфракрасных тепловых волн
1.4.1 Технические характеристики неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
1.4.2 Основные области применения неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
Рекомендации
Глава 2. Основные принципы обнаружения инфракрасных тепловых волн с импульсным возбуждением
2.1 Основные принципы и ключевые технологии обнаружения инфракрасных тепловых волн
2.1.1 Основные принципы обнаружения инфракрасных тепловых волн
2.1.2 Ключевые технологии обнаружения инфракрасных тепловых волн
2.2 Теоретический анализ обнаружения инфракрасных тепловых волн с импульсным возбуждением
2.2.1 Дифференциальное уравнение теплопроводности
2.2.2 Анализ переходной теплопроводности в условиях импульсного теплового возбуждения
2.2.3. Анализ поля температуры поверхности полубесконечной плоской пластинчатой структуры, содержащей дефекты, при импульсном термическом возбуждении
2.3 Численный анализ обнаружения инфракрасных тепловых волн с импульсным возбуждением
2.3.1 Математическая модель и упрощение
2.3.2 Начальные и граничные условия
2.3.3 Создание сетки и решение
2.3.4 Результаты численного расчета и анализ
2.4 Испытание на обнаружение инфракрасных тепловых волн импульсного возбуждения
2.4.1 Образцы стальных отверстий с плоским дном
2.4.2 Образцы с дефектами на границе соединения стальная пластина/изоляционный слой
2.4.3 Образцы с плоским дном отверстий сложной стальной конструкции
2.4.4 Образцы слоистых композитов из стекловолокна
2.4.5 Образцы сотового сэндвич-композита
2.4.6 Сводка испытаний
2.5 Анализ факторов, влияющих на обнаружение инфракрасных тепловых волн
2.5.1 Влияние тепловизионных систем
2.5.2 Влияние направления инжекции теплового потока
2.5.3 Анализ воздействия факторов окружающей среды
2.5.4 Анализ влияния источников теплового возбуждения
2.5.5 Влияние объектов обнаружения и параметров дефектов на результаты обнаружения
2.5.6 Заключение
2.6 Резюме
Рекомендации
Глава 3. Методы подбора, сжатия и реконструкции данных последовательности изображений тепловых волн.
3.1 Принцип подбора данных
3.2 Подбор параметров оценки годности
3.3. Метод обработки данных изображений в инфракрасных тепловых волнах, основанный на полиномиальной аппроксимации.
3.3.1 *Метод наименьших квадратов
3.3.2 Основные принципы метода полиномиальной аппроксимации
3.3.3 Экспериментальные результаты и анализ
3.4. Метод аппроксимации данных изображения тепловых волн на основе теоретической модели инфракрасных тепловых волн.
3.4.1 Предложение модели
3.4.2 Нелинейный алгоритм аппроксимации Левенберга-Марквардта
3.4.3 Экспериментальные результаты и анализ
3.5. Подбор данных последовательности изображений тепловых волн на основе генетического алгоритма.
3.5.1 Метод подбора данных последовательности изображений тепловых волн
3.5.2 Экспериментальные результаты и анализ
3.6. Обработка тепловолновых изображений на основе метода дифференциальной эволюции.
3.6.1 Алгоритм дифференциальной эволюции
3.6.2 Модель двойного экспоненциального затухания
3.6.3 Метод двойной экспоненциальной аппроксимации модели, основанный на алгоритме дифференциальной эволюции.
3.6.4 Экспериментальные результаты и анализ
3.7 Совместное пространственно-временное сжатие и реконструкция последовательностей тепловых изображений
3.7.1 Основные принципы сжатия и реконструкции пространства-времени
3.7.2. Метод пространственно-временного сжатия и реконструкции на основе алгоритма K-средних.
3.7.3 Метод пространственно-временного сжатия и реконструкции на основе сегментации однокадрового изображения.
3.8 Резюме
Рекомендации
Глава 4. Общие методы обработки последовательностей тепловолновых изображений
4.1 Обзор
4.2. Основные методы обработки последовательностей тепловолновых изображений.
4.2.1 Метод многокадрового кумулятивного среднего значения
4.2.2 Метод регуляризации
4.2.3 Разностный метод
4.2.4 Метод полиномиальной аппроксимации
4.2.5 Импульсно-фазовый метод
4.2.6 Метод тепловой карты соотношения
4.3 Сравнение производительности различных методов обработки
4.3.1 Конструкция экспериментального образца и системы получения изображений в тепловых волнах
4.3.2 Сравнение производительности алгоритмов
4.4 Метод разложения по сингулярным значениям
4.5 Метод главных компонент
4.5.1 Принцип анализа главных компонент
4.5.2 Метод главных компонент последовательности изображений тепловых волн
4.6 Метод прецизионной обработки фазы импульса
4.6.1 Проблемы с импульсно-фазовым методом
4.6.2 Реализация алгоритма на основе комплексной модуляции z00m-F
4.6.3 Реализация точной фазы
4.6.4 Примеры применения
4.7 Резюме
Рекомендации
Глава 5 Технология регистрации и улучшения последовательности изображений тепловых волн
5.1 Технология регистрации изображений
5.1.1 Распространенные методы регистрации изображений
5.1.2 Базовая основа регистрации изображений
5.2 Регистрация последовательности изображений тепловых волн
5.2.1 Геометрическая деформация и стратегия регистрации последовательности изображений тепловых волн
5.2.2 Стратегия сшивания и регистрации последовательности изображений тепловых волн
5.3. Регистрация последовательности изображений тепловых волн на основе генетического алгоритма.
5.3.1 Стратегии улучшения генетических алгоритмов
5.3.2 Технология интерполяции обратного расстояния на основе корректирующего веса серого значения
5.3.3 Регистрация последовательности изображений тепловых волн на основе многопопуляционного адаптивного генетического алгоритма
5.3.4 Анализ результатов регистрационного эксперимента
5.4 Общие методы и критерии оценки улучшения изображения тепловых волн
5.4.1 Временное улучшение изображения
5.4.2 Улучшение частотной области изображения
5.4.3 Критерии оценки качества изображения
5.5. Метод улучшения последовательности тепловых изображений, основанный на высокочастотной выделенной фильтрации.
5.5.1 Принцип метода фильтрации высокочастотных акцентов
5.5.2 Эксперимент и анализ результатов
5.6. Метод улучшения последовательности тепловых изображений, основанный на технологии гомоморфного повышения резкости.
5.6.1 Принцип улучшения гомоморфного теплового изображения
5.6.2 Эксперимент и анализ результатов
5.7 Дифференциальный метод улучшения последовательности изображений тепловых волн
5.7.1 Метод улучшения изображения, основанный на вычитании изображений дифференциальных тепловых волн первого порядка в оттенках серого до и после переворота
5.7.2 Метод улучшения изображения, основанный на вычитании градаций серого изображения дифференциального температурного контраста второго порядка до и после переворота.
5.8 Резюме
Рекомендации
Глава 6. Технология слияния и разделения информации о последовательности изображений тепловых волн.
6.1 Обзор
6.2 Технология слияния изображений
6.2.1 Определение и уровни слияния изображений
6.2.2 Общие методы слияния изображений
6.3 Метод слияния на основе разности изображений
6.3.1 Обработка разностных изображений
6.3.2 Определение коэффициента плавления
6.3.3 Объединение последовательностей изображений тепловых волн на основе генетического алгоритма
6.3.4 Анализ результатов эксперимента
6.4 Метод слияния, основанный на вейвлет-преобразовании
6.4.1 Вейвлет-преобразование теплового изображения
6.4.2 Слияние тепловолновых изображений и правила слияния
6.4.3 Объединение областей тепловолнового изображения на основе вейвлет-преобразования
6.4.4 Эксперимент и анализ результатов
6.5 Технология слепого разделения последовательности изображений тепловых волн
6.5.1 Основы слепого тепловизионного разделения источников
6.5.2 Метод обработки данных изображений тепловых волн на основе BSS
6.5.3 Экспериментальные результаты и анализ
6.6 Метод слепого разделения последовательности изображений тепловых волн на основе вейвлет-преобразования
6.6.1 Метод BSS-анализа вейвлет-преобразования однокадрового теплового изображения
6.6.2 Метод BSS-анализа вейвлет-преобразования многокадрового теплового изображения
6.6.3 Метод анализа BSS вейвлет-преобразования на основе виртуального канала
6.7 Сводка этой главы
Рекомендации
Глава 7. Технология сегментации тепловолнового изображения.
7.1 Обзор сегментации изображений для тепловолновой дефектоскопии
7.2 Классические методы сегментации изображений
7.2.1 Метод пороговой сегментации
7.2.2 Метод сегментации порога межклассовой дисперсии
7.3. Метод сегментации изображений, основанный на математической морфологии.
7.3.1 Основные идеи и правила работы математической морфологии
7.3.2 Метод сегментации изображения по водоразделу
7.3.3 Сегментация изображений дефектоскопии на основе тепловых волн по водоразделам
7.3.4 Заключение
7.4 Сегментация теплового изображения на основе обнаружения краев
7.4.1 Обнаружение границ градиента
7.5 Сегментация двумерного* теплового изображения с межклассовой дисперсией на основе улучшенного генетического алгоритма
7.5.1 Алгоритм двумерной* межклассовой дисперсии
7.5.2 Этапы реализации алгоритма
7.5.3 Экспериментальные результаты
7.6 Обработка тепловолновых изображений на основе технологии искусственного иммунитета
7.6.1 Двумерная * минимальная перекрестная энтропия Тсаллиса
7.6.2 Оптимизация порога сегментации на основе искусственного иммунного алгоритма
7.6.3 Анализ результатов
7.7 Обнаружение краев повреждений и сегментация инфракрасных тепловых изображений на основе теории касповых мутаций
7.8 Сегментация инфракрасных тепловых изображений на основе нечеткой кластеризации, оптимизированной для роя частиц
7.8.1 Оптимизация роя частиц
7.8.2 Алгоритм нечеткой кластеризации
7.8.3 Алгоритм нечеткой кластеризации, основанный на оптимизации роя частиц
7.8.4 Экспериментальные результаты и анализ
7.9 Резюме этой главы
Рекомендации
Глава 8. Выделение признаков дефектов и количественная идентификация изображений тепловых волн.
8.1 Распознавание формы дефектов по изображениям
8.1.1 Идентификация обычной графики
8.1.2 Распознавание сложной графики
8.1.3 Улучшенный алгоритм распознавания образов
8.1.4 Извлечение измерений сложной графики
8.2 Идентификация размера (размера) дефекта
8.2.1 Технология двоичного цепного кода
8.2.2 Измерение размера дефекта
8.3 Измерение глубины дефекта на основе * времени контроля
8.3.1 Определение глубины дефектов в материалах со сравнительно небольшой теплопроводностью (неметаллических или композиционных материалах)
8.3.2 Метод оценки глубины дефектов металлических материалов с большой теплопроводностью
8.3.3 Множественная нелинейная регрессия для определения глубины дефекта
8.4 Количественная идентификация дефектов на основе нейросети БП
8.4.1 Передаточная функция нейрона АД
8.4.2 Структура и алгоритм нейронной сети БП
8.4.3 Количественная идентификация дефектов на основе нейросети БП
8.5 3D-отображение и реконструкция дефектов
8.5.1 Трехмерное отображение дефектов
8.5.2 Трехмерная реконструкция дефектов
8.6 Резюме этой главы
Рекомендации
1.1 Цель и смысл
1.2 Состояние исследований и разработка технологии неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
1.2.1 Состояние исследований технологии неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
1.2.2 Статус исследований в области обработки тепловолновых изображений
1.3 Основные проблемы
1.4 Характеристики и применение обнаружения инфракрасных тепловых волн
1.4.1 Технические характеристики неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
1.4.2 Основные области применения неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами
Рекомендации
Глава 2. Основные принципы обнаружения инфракрасных тепловых волн с импульсным возбуждением
2.1 Основные принципы и ключевые технологии обнаружения инфракрасных тепловых волн
2.1.1 Основные принципы обнаружения инфракрасных тепловых волн
2.1.2 Ключевые технологии обнаружения инфракрасных тепловых волн
2.2 Теоретический анализ обнаружения инфракрасных тепловых волн с импульсным возбуждением
2.2.1 Дифференциальное уравнение теплопроводности
2.2.2 Анализ переходной теплопроводности в условиях импульсного теплового возбуждения
2.2.3. Анализ поля температуры поверхности полубесконечной плоской пластинчатой структуры, содержащей дефекты, при импульсном термическом возбуждении
2.3 Численный анализ обнаружения инфракрасных тепловых волн с импульсным возбуждением
2.3.1 Математическая модель и упрощение
2.3.2 Начальные и граничные условия
2.3.3 Создание сетки и решение
2.3.4 Результаты численного расчета и анализ
2.4 Испытание на обнаружение инфракрасных тепловых волн импульсного возбуждения
2.4.1 Образцы стальных отверстий с плоским дном
2.4.2 Образцы с дефектами на границе соединения стальная пластина/изоляционный слой
2.4.3 Образцы с плоским дном отверстий сложной стальной конструкции
2.4.4 Образцы слоистых композитов из стекловолокна
2.4.5 Образцы сотового сэндвич-композита
2.4.6 Сводка испытаний
2.5 Анализ факторов, влияющих на обнаружение инфракрасных тепловых волн
2.5.1 Влияние тепловизионных систем
2.5.2 Влияние направления инжекции теплового потока
2.5.3 Анализ воздействия факторов окружающей среды
2.5.4 Анализ влияния источников теплового возбуждения
2.5.5 Влияние объектов обнаружения и параметров дефектов на результаты обнаружения
2.5.6 Заключение
2.6 Резюме
Рекомендации
Глава 3. Методы подбора, сжатия и реконструкции данных последовательности изображений тепловых волн.
3.1 Принцип подбора данных
3.2 Подбор параметров оценки годности
3.3. Метод обработки данных изображений в инфракрасных тепловых волнах, основанный на полиномиальной аппроксимации.
3.3.1 *Метод наименьших квадратов
3.3.2 Основные принципы метода полиномиальной аппроксимации
3.3.3 Экспериментальные результаты и анализ
3.4. Метод аппроксимации данных изображения тепловых волн на основе теоретической модели инфракрасных тепловых волн.
3.4.1 Предложение модели
3.4.2 Нелинейный алгоритм аппроксимации Левенберга-Марквардта
3.4.3 Экспериментальные результаты и анализ
3.5. Подбор данных последовательности изображений тепловых волн на основе генетического алгоритма.
3.5.1 Метод подбора данных последовательности изображений тепловых волн
3.5.2 Экспериментальные результаты и анализ
3.6. Обработка тепловолновых изображений на основе метода дифференциальной эволюции.
3.6.1 Алгоритм дифференциальной эволюции
3.6.2 Модель двойного экспоненциального затухания
3.6.3 Метод двойной экспоненциальной аппроксимации модели, основанный на алгоритме дифференциальной эволюции.
3.6.4 Экспериментальные результаты и анализ
3.7 Совместное пространственно-временное сжатие и реконструкция последовательностей тепловых изображений
3.7.1 Основные принципы сжатия и реконструкции пространства-времени
3.7.2. Метод пространственно-временного сжатия и реконструкции на основе алгоритма K-средних.
3.7.3 Метод пространственно-временного сжатия и реконструкции на основе сегментации однокадрового изображения.
3.8 Резюме
Рекомендации
Глава 4. Общие методы обработки последовательностей тепловолновых изображений
4.1 Обзор
4.2. Основные методы обработки последовательностей тепловолновых изображений.
4.2.1 Метод многокадрового кумулятивного среднего значения
4.2.2 Метод регуляризации
4.2.3 Разностный метод
4.2.4 Метод полиномиальной аппроксимации
4.2.5 Импульсно-фазовый метод
4.2.6 Метод тепловой карты соотношения
4.3 Сравнение производительности различных методов обработки
4.3.1 Конструкция экспериментального образца и системы получения изображений в тепловых волнах
4.3.2 Сравнение производительности алгоритмов
4.4 Метод разложения по сингулярным значениям
4.5 Метод главных компонент
4.5.1 Принцип анализа главных компонент
4.5.2 Метод главных компонент последовательности изображений тепловых волн
4.6 Метод прецизионной обработки фазы импульса
4.6.1 Проблемы с импульсно-фазовым методом
4.6.2 Реализация алгоритма на основе комплексной модуляции z00m-F
4.6.3 Реализация точной фазы
4.6.4 Примеры применения
4.7 Резюме
Рекомендации
Глава 5 Технология регистрации и улучшения последовательности изображений тепловых волн
5.1 Технология регистрации изображений
5.1.1 Распространенные методы регистрации изображений
5.1.2 Базовая основа регистрации изображений
5.2 Регистрация последовательности изображений тепловых волн
5.2.1 Геометрическая деформация и стратегия регистрации последовательности изображений тепловых волн
5.2.2 Стратегия сшивания и регистрации последовательности изображений тепловых волн
5.3. Регистрация последовательности изображений тепловых волн на основе генетического алгоритма.
5.3.1 Стратегии улучшения генетических алгоритмов
5.3.2 Технология интерполяции обратного расстояния на основе корректирующего веса серого значения
5.3.3 Регистрация последовательности изображений тепловых волн на основе многопопуляционного адаптивного генетического алгоритма
5.3.4 Анализ результатов регистрационного эксперимента
5.4 Общие методы и критерии оценки улучшения изображения тепловых волн
5.4.1 Временное улучшение изображения
5.4.2 Улучшение частотной области изображения
5.4.3 Критерии оценки качества изображения
5.5. Метод улучшения последовательности тепловых изображений, основанный на высокочастотной выделенной фильтрации.
5.5.1 Принцип метода фильтрации высокочастотных акцентов
5.5.2 Эксперимент и анализ результатов
5.6. Метод улучшения последовательности тепловых изображений, основанный на технологии гомоморфного повышения резкости.
5.6.1 Принцип улучшения гомоморфного теплового изображения
5.6.2 Эксперимент и анализ результатов
5.7 Дифференциальный метод улучшения последовательности изображений тепловых волн
5.7.1 Метод улучшения изображения, основанный на вычитании изображений дифференциальных тепловых волн первого порядка в оттенках серого до и после переворота
5.7.2 Метод улучшения изображения, основанный на вычитании градаций серого изображения дифференциального температурного контраста второго порядка до и после переворота.
5.8 Резюме
Рекомендации
Глава 6. Технология слияния и разделения информации о последовательности изображений тепловых волн.
6.1 Обзор
6.2 Технология слияния изображений
6.2.1 Определение и уровни слияния изображений
6.2.2 Общие методы слияния изображений
6.3 Метод слияния на основе разности изображений
6.3.1 Обработка разностных изображений
6.3.2 Определение коэффициента плавления
6.3.3 Объединение последовательностей изображений тепловых волн на основе генетического алгоритма
6.3.4 Анализ результатов эксперимента
6.4 Метод слияния, основанный на вейвлет-преобразовании
6.4.1 Вейвлет-преобразование теплового изображения
6.4.2 Слияние тепловолновых изображений и правила слияния
6.4.3 Объединение областей тепловолнового изображения на основе вейвлет-преобразования
6.4.4 Эксперимент и анализ результатов
6.5 Технология слепого разделения последовательности изображений тепловых волн
6.5.1 Основы слепого тепловизионного разделения источников
6.5.2 Метод обработки данных изображений тепловых волн на основе BSS
6.5.3 Экспериментальные результаты и анализ
6.6 Метод слепого разделения последовательности изображений тепловых волн на основе вейвлет-преобразования
6.6.1 Метод BSS-анализа вейвлет-преобразования однокадрового теплового изображения
6.6.2 Метод BSS-анализа вейвлет-преобразования многокадрового теплового изображения
6.6.3 Метод анализа BSS вейвлет-преобразования на основе виртуального канала
6.7 Сводка этой главы
Рекомендации
Глава 7. Технология сегментации тепловолнового изображения.
7.1 Обзор сегментации изображений для тепловолновой дефектоскопии
7.2 Классические методы сегментации изображений
7.2.1 Метод пороговой сегментации
7.2.2 Метод сегментации порога межклассовой дисперсии
7.3. Метод сегментации изображений, основанный на математической морфологии.
7.3.1 Основные идеи и правила работы математической морфологии
7.3.2 Метод сегментации изображения по водоразделу
7.3.3 Сегментация изображений дефектоскопии на основе тепловых волн по водоразделам
7.3.4 Заключение
7.4 Сегментация теплового изображения на основе обнаружения краев
7.4.1 Обнаружение границ градиента
7.5 Сегментация двумерного* теплового изображения с межклассовой дисперсией на основе улучшенного генетического алгоритма
7.5.1 Алгоритм двумерной* межклассовой дисперсии
7.5.2 Этапы реализации алгоритма
7.5.3 Экспериментальные результаты
7.6 Обработка тепловолновых изображений на основе технологии искусственного иммунитета
7.6.1 Двумерная * минимальная перекрестная энтропия Тсаллиса
7.6.2 Оптимизация порога сегментации на основе искусственного иммунного алгоритма
7.6.3 Анализ результатов
7.7 Обнаружение краев повреждений и сегментация инфракрасных тепловых изображений на основе теории касповых мутаций
7.8 Сегментация инфракрасных тепловых изображений на основе нечеткой кластеризации, оптимизированной для роя частиц
7.8.1 Оптимизация роя частиц
7.8.2 Алгоритм нечеткой кластеризации
7.8.3 Алгоритм нечеткой кластеризации, основанный на оптимизации роя частиц
7.8.4 Экспериментальные результаты и анализ
7.9 Резюме этой главы
Рекомендации
Глава 8. Выделение признаков дефектов и количественная идентификация изображений тепловых волн.
8.1 Распознавание формы дефектов по изображениям
8.1.1 Идентификация обычной графики
8.1.2 Распознавание сложной графики
8.1.3 Улучшенный алгоритм распознавания образов
8.1.4 Извлечение измерений сложной графики
8.2 Идентификация размера (размера) дефекта
8.2.1 Технология двоичного цепного кода
8.2.2 Измерение размера дефекта
8.3 Измерение глубины дефекта на основе * времени контроля
8.3.1 Определение глубины дефектов в материалах со сравнительно небольшой теплопроводностью (неметаллических или композиционных материалах)
8.3.2 Метод оценки глубины дефектов металлических материалов с большой теплопроводностью
8.3.3 Множественная нелинейная регрессия для определения глубины дефекта
8.4 Количественная идентификация дефектов на основе нейросети БП
8.4.1 Передаточная функция нейрона АД
8.4.2 Структура и алгоритм нейронной сети БП
8.4.3 Количественная идентификация дефектов на основе нейросети БП
8.5 3D-отображение и реконструкция дефектов
8.5.1 Трехмерное отображение дефектов
8.5.2 Трехмерная реконструкция дефектов
8.6 Резюме этой главы
Рекомендации
Чтение в Интернете
*глава нить Аргумент
1.1 цель и смысл
С развитием науки и техники и трансформацией форм войны современные войны предъявляют все более высокие требования к военной технике. Новая военная техника становится все более сложной, интегрированной, высокоскоростной, автоматизированной и интеллектуальной.Общая эффективность *оборудования в основном зависит от двух аспектов: во-первых, от реализации различных технических показателей *проектирования и изготовления оборудования; во-вторых, выполнение*монтажа, эксплуатации, управления, технического обслуживания и диагностики оборудования.Техническое обеспечение техники, являясь важной частью боеспособности армии, не менее важно, чем боевая эффективность.Для обеспечения постоянной боевой готовности военной техники основой комплексного технического обеспечения стали эксплуатационные испытания и диагностика неисправностей военной техники.
Поскольку в современной военной технике при ее изготовлении используется большое количество композиционных материалов и различных покрытий, прокладок и несущих конструкций, при транспортировке, обращении и эксплуатации неизбежно возникают различного рода повреждения и дефекты, такие как отслоение, расслоение, растрескивание, распайка и т. д. Наличие и распространение этих повреждений и дефектов существенно повлияют на надежность и срок службы техники.Поэтому необходимо использовать эффективные методы обнаружения для определения и идентификации этих повреждений и дефектов, чтобы гарантировать, что оборудование всегда находится в безопасном и надежном состоянии.В настоящее время широко используемые методы неразрушающего контроля включают пять традиционных технологий: ультразвуковую (uT), радиационную (RT), магнитопорошковую (MT), проникающую (Prll) и вихретоковую (ET), а также несколько относительно новых методов неразрушающего контроля, таких как акустическая эмиссия (AE), инфракрасное обнаружение (IR) и лазерное голографическое тестирование (HNT).
Нимфо
1.1 цель и смысл
С развитием науки и техники и трансформацией форм войны современные войны предъявляют все более высокие требования к военной технике. Новая военная техника становится все более сложной, интегрированной, высокоскоростной, автоматизированной и интеллектуальной.Общая эффективность *оборудования в основном зависит от двух аспектов: во-первых, от реализации различных технических показателей *проектирования и изготовления оборудования; во-вторых, выполнение*монтажа, эксплуатации, управления, технического обслуживания и диагностики оборудования.Техническое обеспечение техники, являясь важной частью боеспособности армии, не менее важно, чем боевая эффективность.Для обеспечения постоянной боевой готовности военной техники основой комплексного технического обеспечения стали эксплуатационные испытания и диагностика неисправностей военной техники.
Поскольку в современной военной технике при ее изготовлении используется большое количество композиционных материалов и различных покрытий, прокладок и несущих конструкций, при транспортировке, обращении и эксплуатации неизбежно возникают различного рода повреждения и дефекты, такие как отслоение, расслоение, растрескивание, распайка и т. д. Наличие и распространение этих повреждений и дефектов существенно повлияют на надежность и срок службы техники.Поэтому необходимо использовать эффективные методы обнаружения для определения и идентификации этих повреждений и дефектов, чтобы гарантировать, что оборудование всегда находится в безопасном и надежном состоянии.В настоящее время широко используемые методы неразрушающего контроля включают пять традиционных технологий: ультразвуковую (uT), радиационную (RT), магнитопорошковую (MT), проникающую (Prll) и вихретоковую (ET), а также несколько относительно новых методов неразрушающего контроля, таких как акустическая эмиссия (AE), инфракрасное обнаружение (IR) и лазерное голографическое тестирование (HNT).
Нимфо
Введение
«Технология обнаружения инфракрасных тепловых волн и обработки последовательностей изображений», Чжан Цзиньюй, Ян Чжэнвэй, Тянь Цянь, Чжан Вэй и др. начинается с введения общей теории и методов неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами.Сначала обсуждается механизм импульсного тепловидения и анализ его моделирования, а затем обсуждаются общие методы обработки последовательностей изображений импульсных инфракрасных тепловых волн, подбор данных и сжатие тепловых изображений.Мы проведем исследование и обсуждение методов сжатия и реконструкции, а затем систематически обсудим ключевые технологии, такие как регистрация, улучшение, слияние, разделение и сегментация последовательностей изображений инфракрасных тепловых волн. Наконец, мы обсудим извлечение признаков, обнаружение дефектов и идентификацию тепловых изображений, уделяя особое внимание новым теориям, новым методам и новым применениям обработки и идентификации инфракрасных тепловых изображений.
Содержание этой книги является новым и практическим. Теория тесно связана с практикой. Он может отражать новейшие достижения в области технологии неразрушающего контроля инфракрасными тепловыми волнами и является целенаправленным.Его можно использовать не только в качестве учебного материала для аспирантов и студентов старших курсов смежных специальностей в колледжах и университетах, но также в качестве справочного материала для большинства инженерно-технического персонала, занимающегося неразрушающим контролем оборудования, управлением и обслуживанием оборудования, а также обработкой инфракрасных тепловизионных изображений, а также исследованиями и разработками.
Основная информация
| наименование товара: | Инфракрасная технология обнаружения тепловых волн и обработки последовательности изображений | формат: | 16 |
| Автор: | Чжан Цзиньюй ждет | Цены: | 85.00 |
| Номер ISBN: | 9787118101836 | Опубликованная дата: | 2015-06-01 |
| Издательство: | Пресса национальной обороны | Время печати: | 2015-06-01 |
| Версия: | 1 | Индийский: | 1 |