Машечковое зрение производства металла и температура поверхности поверхности и дефект технологии онлайн-мониторинга онлайн технологии обнаружения для Tempeature и Surface Defec
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Технология онлайн -мониторинга для температуры поверхности и дефектов в процессе производства и обслуживания металлов на основе машинного зрения=On-Технология обнаружения линий для температуры и поверхностных дефектов металлических материалов на основе машинного зрения:Английский/Чжоу Донгдонг ждет
Цены:128.00Юань
Опубликованная дата:2023.3
ISBN:978-7-5024-9407-0
Contents
Методы обнаружения 1 Temperature на основе Machine Vision1
1.1Colorimetric thermometric model1
1.2blackbody Calebration Crossation7
1.3Image noise filtering method10
1.4Image edge detection method14
Обнаружение 2temperature в зоне гоночной трассы Blast Furnace18
2.1Introduction18
2.2Theory and experiments22
2,3 методы для повышения точности обнаружения температуры26
2,4 Комбисийное поведение и температура в зоне Tuyere BF31
Процесс 2,5pci об изменении температуры на гоночной трассе zone of BF36
References44
3Unformity и активность взрывной печи Hearth47
3.1Introduction47
3,2 Определения индекса однородности и индекса активности49
3.3 Эксперименты и расчет температуры50
3,4 Установления индекса и индекса активности54
References56
4tuyere Coke Размер и распределение температуры BF58
4.1Introduction58
4.2Theory61
4.3Experiments65
4,4 -сельские области размера кокса и распределения температуры Tuyere .66
5 -поверхностная температура железнодорожных стальных пластин74
5.1Introduction74
5.2Emissivity calculation model76
5.3Theory79
5.4Experiments80
5.5Temperature calculation results83
References86
6surface Defect распознавание алюминиевых полос90
6.1Introduction90
6.2Aluminum strips images92
6.3nsstklpp model94
6.4Experiment and discussions97
References104
7 поверхностная проверка непрерывных литейных плитов107
7.1Introduction107
7.2Surface defects109
7.3dnstglcmksr model111
7.4Defect recognition algorithm114
7.5Defect recognition results115
References121
8 поверхностного распознавания дефектов Metals123
8.1Introduction123
8.2Construction of ICT125
8.3Defect recognition algorithms127
8.4Defect recognition results129
References136
9Edge Detection of Retinal OCT Image138
9.1Introduction138
9.2Complex shearlet transform140
9.3Construction of detection formula143
9.4Numerical and visual experiments145
9.5Retinal OCT experiment149
References154
10 назначение характера и поверхностного дефекта в стальной рельсе157
10.1Introduction157
10.2 Экспериментальная платформа и экспериментальный метод160
10.3Methods161
10.4Detection results165
References169
Улучшение качества 11 -го срока для подводных визуальных осмотров172
11.1Introduction172
11.2ACE and DCP model174
11.3 Изображения визуальной проверки178
11.4Results analyzes179
References185
12 Визуальное осмотр дефектов на реакторах атомной электростанции187
12.1Introduction187
12.2 Визуальное исследование реакторов АЭС189
12.3Photometric stereo technique190
12.4D Реконструкция формы дефектов191
12.5Results analyzes 196
References201
13 имменного визуального осмотра для внутреннего радиуса сопла на основе Panoramic Imaging203
13.1Introduction203
13.2 Определение дефектов на внутреннем радиусе сопла RPV206
13.3 Профессиональные методы визуализации 208
13.4Experimental evaluation211
References216
14 поверхностная оценка качества тяжелой и средней тарелки218
14.1Introduction218
14.2 Образование дефектов поверхности и разделение HMP221
14.3AHP evolution model225
14.4Results analyzes227
References231
15 интеллектуальных технологий производства в сталелитейной промышленности Китая234
15.1Introduction234
15.2intelgent Manufacturing в сталелитейной промышленности Китая237
15.3typical Models для интеллектуального производства сталелитейной промышленности242
15.4 Кейки технологии для интеллектуального производства в стали industry246
References252
