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搜索资源列表

  1. 基于金属磁记忆检测和涡流检测技术的大型振动筛下横梁裂纹检测方法

  2. 讨论了振动筛下横梁裂纹的振动检测方法,但尚无法确定裂纹的位置和大小。根据振动筛下横梁裂纹检测的难点和要求,提出了金属磁记忆检测和涡流检测技术相结合的振动筛下横梁早期裂纹故障快速检测方法。实验研究和工业应用表明该检测方法有效可行,可实现振动筛下横梁早期裂纹故障的快速检测,减少甚至避免突发性事故的发生,降低洗煤厂由此造成的经济损失。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：499712
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 基于机器视觉可移动裂纹检测机器人.rar

  2. 基于机器视觉的可移动裂纹检测机器人是一款采用最新的图像处理技术与机器人嵌入式技术相结合的裂纹检测机器人。本设备旨在满足隧道、桥梁、道路、大坝等行业的裂纹分析检测需求，为行业用户提供代替传统人力的无人智能化作业解决方案，改善人工操作、危险系数高、成本高、效率低的行业痛点。该机器人驱动模块采用C语言和MDK编程实现自动避障。机器视觉模块，采用Python+OpenCV编程，通过CCD摄像头收集图像数据初步进行灰度化处理，利用Filter滤波处理生成最终图像。本设计可使用两种控制模式控制，第一种为自动

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-02-26
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42663696

  1. 基于科赫雪花曲线激励装置的涡流传感器的金属裂纹检测研究

  2. 基于科赫雪花曲线激励装置的涡流传感器的金属裂纹检测研究，陈国龙，张卫民，本文提出并研制了一种由分形几何理论中科赫雪花图形为激励装置的涡流传感器新型结构方案，并对这种结构进行了理论和实验研究。结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-26
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38648396

  1. 铁磁性零部件表面裂纹检测方法研究

  2. 铁磁性零部件表面裂纹检测方法研究，叶富阳，帅立国，本文针对现阶段铁磁性材料表面裂纹检测方法的不足以及工业现场对表面裂纹检测技术的新需求进行相关电磁检测方法的研究。根据铁磁

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：479232
    • 提供者：weixin_38685832

  1. 基于形态特征的玉米种子表面裂纹检测方法研究

  2. 基于形态特征的玉米种子表面裂纹检测方法研究，张俊雄，荀一，研究采用数字图像处理技术实现对玉米种子表面裂纹的识别和检测。首先选择CCFL（冷阴极荧光灯）设计了图像采集的光照环境，建立了�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：460800
    • 提供者：weixin_38536397

  1. 基于涡流传感器裂纹检测的数值模拟与分析

  2. 基于涡流传感器裂纹检测的数值模拟与分析，余斌，，将数值模拟与信号分析技术用于涡流检测缺陷的定量分析中。针对差动线圈，检测管子上不同埋藏深度缺陷的模型进行数值计算，得到对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38691194

  1. 基于阵列声表面波的裂纹检测成像

  2. 基于阵列声表面波的裂纹检测成像，李喜朋，徐春广，金属板类构件在工业生产和生活中占有越来越重要的地位，开展其表面和亚表面的缺陷几何形态和尺寸检测，对提升设备的安全性和可靠

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：745472
    • 提供者：weixin_38530536

  1. 基于振动响应的钢板裂纹检测与定位方法研究

  2. 基于振动响应的钢板裂纹检测与定位方法研究，张兴文，贾民平，长期承受交变载荷及恶劣工况的金属结构易产生疲劳裂纹、酿成重大事故，钢板裂纹的检测与定位的研究具有十分重要的理论意义和实用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：584704
    • 提供者：weixin_38676216

  1. ssd裂纹检测.rar

  2. SSD裂纹检测源代码

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-15
    • 文件大小：262144000
    • 提供者：MIge_

  1. 基于CCD图像的表面裂纹检测

  2. 基于CCD图像的表面裂纹检测

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-05-08
    • 文件大小：704512
    • 提供者：zrx281731

  1. 基于MATLAB的路面裂纹检测

  2. 基于MATLAB的路面裂纹检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sinat_36055636

  1. 基于人工神经网络的MOI裂纹检测方法的设计

  2. 基于人工神经网络的MOI裂纹检测方法的设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38686557

  1. 基于人工神经网络的MOI方法进行裂纹检测

  2. 基于人工神经网络的MOI方法进行裂纹检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：921600
    • 提供者：weixin_38547421

  1. 基于自学习特征和低秩矩阵恢复的多晶硅太阳能电池表面微裂纹检测

  2. 基于自学习特征和低秩矩阵恢复的多晶硅太阳能电池表面微裂纹检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：359424
    • 提供者：weixin_38735899

  1. 基于不同来源传感器和支持向量机的飞机蒙皮裂纹检测

  2. 基于不同来源传感器和支持向量机的飞机蒙皮裂纹检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38575421

  1. 核燃料芯块的表面裂纹检测算法研究

  2. 为保证反应堆的安全运行,需要采用多种检测技术确保燃料芯块质量。针对燃料芯块表面裂纹检测中因图像对比度低、背景复杂而导致的裂纹误检率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和Beamlet算法相结合的表面裂纹检测算法。对图像进行等尺度分割作为裂纹识别模型(CrackCNN)的训练和测试样本;采用训练完成的CrackCNN对图像中含裂纹的区域进行识别和定位;采用Beamlet算法针对含裂纹区域进行裂纹检测。该算法将CNN和Beamlet相结合,充分发挥两者的优势,有效降低了裂纹误检概率,提高了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38743737

  1. 基于深度学习的全卷积网络图像裂纹检测

  2. 基于深度学习的全卷积网络图像裂纹检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38631197

  1. 基于多尺度降采样规范化割的图像裂纹检测

  2. 基于多尺度降采样规范化割的图像裂纹检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38514872

  1. 基于扇形邻域差异直方图的匣钵裂纹检测

  2. 针对匣钵底面裂纹图像背景复杂，裂纹分布密集、断续严重，裂纹特征不明显，从而导致裂纹提取难度大的问题，提出了一种基于扇形邻域差异直方图的匣钵裂纹检测方法。根据裂纹像素点的空间聚集特征和方向特征，构造多尺度、多方向扇形滤波器；通过计算扇形滤波器与图像卷积的结果，获取能够反映裂纹分布概率特征的扇形邻域差异直方图；提取裂纹分布概率特征，并根据裂纹像素点和非裂纹像素点在该特征上的差异，实现裂纹提取；最后，提出基于裂纹全局及局部的长度和分布面积特征融合的指标，对匣钵龟裂程度进行评估。实验结果表明，该算法对匣

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_38704786

  1. 基于机器视觉的陶瓷瓦表面裂纹检测方法

  2. 针对具有复杂背景的陶瓷瓦表面裂纹检测困难的问题,提出了一种基于主成分分析的陶瓷瓦表面裂纹检测算法。首先,将陶瓷瓦彩色图像转换为红色通道图像进行预处理;然后,采用主成分分析的方法重构陶瓷瓦图像,将预处理图像与重构图像进行差分处理,得到具有裂纹信息的图像;最后,采用二值化和形态学处理,提取裂纹的参数信息。实验表明,该算法可以检测出具有立体形态结构和复杂背景干扰的陶瓷瓦裂纹,相比其他算法检测速度快,准确率高达96%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38557757
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