一种铸件金相组织气孔面积分数的图像识别评估方法

    公开(公告)号:CN115015266A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210531740.2

    申请日:2022-05-16

    IPC分类号: G01N21/88 G06V20/69

    摘要: 本发明公开了一种铸件金相组织气孔面积分数的图像识别评估方法。本发明采用的技术方案为:使用金相显微镜将金相样品的金相组织拍摄成图片;将金相组织图片导入ImageJ软件,根据金相组织图片的尺寸标注设置ImageJ软件的尺寸比例;将金相组织图片转换为位图;设置合适的阈值,将金相组织图片二值化转化为黑白图片;填补金相组织图片中气孔内部可能存在的空隙,打断金相组织图片中相邻气孔间可能存在的重叠部分;通过ImageJ软件的Analyze Particles算法对金相组织图片进行图像智能分析,得到铸造铝合金铸件的平均气孔面积分数以及气孔最大面积。本发明基于对铸造铝合金铸件金相组织的图像识别方法,能够定量、准确、科学地评估铸造铝合金铸件的气孔程度。

    一种高压支柱瓷绝缘子声信号自动识别方法

    公开(公告)号:CN112712060A

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN202110057812.X

    申请日:2021-01-15

    摘要: 本发明公开了一种高压支柱瓷绝缘子声信号自动识别方法。本发明将传声器采集到的一维声信号进行时频分析,得到时频分布;将无损伤和不同损伤状态下的声信号的时频分布作为训练样本,作为卷积神经网络的输入;根据训练样本确定卷积神经网络的结构;以无监督的方式逐层训练,在最后一层采样层后添分类器;根据样本的损伤状况类型确定输出层,并根据误差反向传播算法微调网络参数,完成卷积神经网络的训练;将测试样本的时频分布作为输入,利用训练好的卷积神经网络进行损伤状态识别。本发明避免了振动噪声对缺陷识别的影响,实现了高压支柱绝缘子损伤状态的自动识别。