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公开(公告)号：CN116468850A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310335552.7
申请日：2023-03-28
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供一种铸件虚拟射线探伤图像生成方法、装置及电子设备，本发明根据射线源、铸件、成像板三者相对位置与角度关系模拟X射线拍片的过程，可获取铸件关键部位的虚拟射线探伤图像，建立了铸件世界三维坐标到投影二维坐标之间的转换关系，可依据探伤图片缺陷的二维坐标确定铸件中缺陷的三维坐标，依据提取的探伤厚度信息以及探伤距离生成虚拟探伤图像。本发明生成的虚拟探伤图像可供精铸件内部缺陷检测的深度学习模型进行训练，在射线点光源成像基础上利用点云提取探伤厚度信息，只需要计算射线穿过的点云之间的距离，理论上来说只要点云足够密集，就可以在任何角度下正确提取探伤厚度信息，虚拟探伤图像生成的精度较高。
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公开(公告)号：CN117420159A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311356149.9
申请日：2023-10-18
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G01N23/04
摘要： 本发明提供一种X射线探伤的自动洗片扫描集成系统及方法，属于铸造产品质量检测领域，所述系统包括：X射线探伤装置、第一胶片传送器和胶片冲洗扫描集成装置；X射线探伤装置，用于通过X射线透射目标铸件，获取目标铸件的曝光胶片，并输出目标铸件的曝光胶片至第一胶片传送器；第一胶片传送器，用于传送目标铸件的曝光胶片至胶片冲洗扫描集成装置；胶片冲洗扫描集成装置，用于基于目标铸件的曝光胶片，通过冲洗扫描，获取目标铸件的探伤胶片和探伤图像。X射线探伤的自动洗片扫描集成系统将X射线透射探伤、胶片冲洗和胶片扫描等多个环节以一体化方式集成在同一个系统中，实现自动化地对铸件进行质量检测，能够提升铸件检测效率。
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公开(公告)号：CN117009568A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310697470.7
申请日：2023-06-12
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F16/583 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06T17/20 , G06N3/006
摘要： 本发明提供了一种基于相似工艺复用的铸件工艺设计方法及系统，包括：获取目标铸件三维模型，并对其进行三角形面片化且姿态归一化处理；基于目标铸件三维模型的形状特征的特征向量与模型库中各铸件三维模型的形状特征的特征向量的相似度，三维模型的领域知识的特征向量与各铸件三维模型的领域知识的特征向量的相似度，以及各特征向量的相似度的权重系数，确定目标铸件三维模型与各铸件三维模型的相似度；对各铸件三维模型进行排序，以选取相似度大的前k个铸件三维模型作为相似铸件三维模型；基于相似铸件三维模型的工艺路线，确定目标铸件的工艺路线。本发明显著提高了检索准度、检索效率和工艺复用效果，能够满足复杂铸件研制周期短的需求。
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公开(公告)号：CN115908261A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211295842.5
申请日：2022-10-21
申请人： 华中科技大学 , 中国兵器装备集团西南技术工程研究所
摘要： 本发明提供了一种基于铸件X射线图像的缺陷评级方法及系统，属于铸造产品质量检测领域，方法包括：对铸件X射线图像的缺陷标注框区域进行扩充，采用扩充后的缺陷标注框区域截取获取缺陷子图像；根据缺陷子图像中缺陷的尺寸和类别对缺陷子图像进行图像增强；若图像增强后的缺陷子图像中存在尺寸超过阈值的缺陷，则建立缺陷子图像对应的多维特征筛选矩阵，排除干扰区域；对缺陷子图像采用Canny算法获取缺陷的轮廓信息；将缺陷的像素面积转换为实际铸件缺陷的面积，对照评级量化体系获取缺陷等级；本发明实现了全自动化地铸件缺陷评级，克服了现有的铸件X射线图像人工评级方法评级结果不稳定、人工劳动强度大且难以提升效率的问题。
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公开(公告)号：CN116822341B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310695758.0
申请日：2023-06-12
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06T17/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于三维铸件模型特征提取的缺陷预测方法及系统，属于铸造产品质量预测领域，方法包括：采用预设规格的包容体作为铸型将三维待测铸件包裹，构建三维待测铸件模型，并对三维待测铸件模型进行网格剖分，获取三维待测铸件数组；将三维待测铸件数组输入至训练好的3D‑DCAE模型中，经过三维卷积层和池化层，获取四个三维形貌矩阵；将三维形貌矩阵中每个元素离中心点元素之间的距离与元素值相乘后求和，获取各三维形貌矩阵对应的矩阵特征值；将金属液浇注温度、浇注速度和金属液中的工艺参数与三维形貌矩阵对应的矩阵特征值作为缺陷预测神经网络的输入，引入代价敏感学习进行缺陷预测。本发明解决了预测模型泛化能力弱问题。
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公开(公告)号：CN116452873A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310419719.8
申请日：2023-04-13
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/62
摘要： 本发明属于缺陷检测技术领域，并提供了一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类方法，包括以下步骤：采集待分析区域的子图像；构建多维特征判别指标，并基于多维特征判别指标获取每个维度下子图像的缺陷判别结果，特征判别指标包括边缘曲率、灰度分布、缺陷外框长宽比和缺陷面积及其最大周长平方的比，缺陷判别结果为气孔或低密度夹杂；对所有维度对应的缺陷判别结果分类汇总，获得气孔类缺陷和低密度夹杂类缺陷，对各个维度分配特定权重，并基于特定权重分别计算气孔类缺陷和低密度夹杂类缺陷对应的判别系数，比对判别系数的大小，判别系数较大的缺陷类别即为待分析区域的最终缺陷类别。本发明的缺陷判别准确性更高。
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公开(公告)号：CN115713622A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211446602.0
申请日：2022-11-18
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06N20/00
摘要： 本发明提供一种基于三维模型和探伤图像的铸件缺陷检测方法及系统，包括：基于虚拟射线成像系统对铸件的三维模型进行射线仿真成像，得到铸件的仿真探伤图像；基于射线探伤系统对铸件进行射线成像，得到铸件的真实探伤图像；所述虚拟射线成像系统与射线探伤系统的成像参数相同，所述成像参数包括：铸件角度、射线角度及成像参数；对仿真探伤图像和真实探伤图像进行对比，确定铸件的缺陷信息；所述缺陷信息包括缺陷的形貌和位置；基于铸件的缺陷信息对缺陷进行分类。本发明通过无缺陷仿真探伤图像与真实铸件探伤图像的对比法能很好的对图像中铸件结构和铸件缺陷的区域进行区分，不易将铸件结构纳入误检的范围，大大提高了铸件缺陷检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115601425A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211181974.5
申请日：2022-09-27
申请人： 华中科技大学(CN) , 中国核动力研究设计院(CN)
摘要： 本发明提供了一种DR图像不规则模糊边缘的定位方法及系统，属于机械加工领域，方法包括：将夹芯板DR图像进行直方图均衡化和中值滤波处理；采用大津法将滤波后的灰度图像转化为功能体边缘二值图像；对功能体边缘二值图像采用形态学图像处理，提取功能体边缘二值图像的边缘轮廓；通过凸包处理进行边缘轮廓的修正；构建最小宽度外接矩形。本发明实现了功能体切割边缘的自动化定位，为全自动切割生产奠定坚实基础。
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公开(公告)号：CN116822341A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310695758.0
申请日：2023-06-12
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06T17/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于三维铸件模型特征提取的缺陷预测方法及系统，属于铸造产品质量预测领域，方法包括：采用预设规格的包容体作为铸型将三维待测铸件包裹，构建三维待测铸件模型，并对三维待测铸件模型进行网格剖分，获取三维待测铸件数组；将三维待测铸件数组输入至训练好的3D‑DCAE模型中，经过三维卷积层和池化层，获取四个三维形貌矩阵；将三维形貌矩阵中每个元素离中心点元素之间的距离与元素值相乘后求和，获取各三维形貌矩阵对应的矩阵特征值；将金属液浇注温度、浇注速度和金属液中的工艺参数与三维形貌矩阵对应的矩阵特征值作为缺陷预测神经网络的输入，引入代价敏感学习进行缺陷预测。本发明解决了预测模型泛化能力弱问题。
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公开(公告)号：CN116805305A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310697437.4
申请日：2023-06-12
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供一种探伤图像缺陷的处理方法、系统及电子设备，包括：确定图像内的缺陷种类和位置；缺陷包括第一类缺陷和第二类缺陷，第一类缺陷为尺寸跨度未超出阈值且密集出现的缺陷，第二类缺陷为尺寸跨度超出阈值的缺陷；针对第一类缺陷内的任意一种缺陷，将密集的缺陷进行合并；针对第二类缺陷内的任意一种缺陷，将被重复标记或者分段标记的缺陷进行合并。本发明分别设计了不同的缺陷合并方式，将密集出现的缺陷或者被重复和分段识别的缺陷进行合并。此外，本发明设计了缺陷扩充的方式，以避免缺陷检测不完整，减少缺陷区域漏检的情况。本发明通过设计不同的缺陷合并和缺陷扩充，提高了缺陷检测的精度，实现了缺陷的精准识别。
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