钢丝绳断丝检测系统设计

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时间:2019-05-18

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要由于钢丝绳在各种工业设施中应用非常广泛,它的检测技术的改进很久以来一直受到科学家的重视。钢丝绳无损检测技术的发展已经有100年左右的历史。但是钢丝绳材料随着科学技术的发展交得越来越复杂,因此检测也变得越来越难。现今的各种检测技术都不同程度的存在缺陷。本论文首先介绍了钢丝绳的基本知识,包括钢丝绳的组成材料和钢丝绳检测的标准E1571。接着回顾了各种检测技术,并详细分析了运用最广泛的电磁检测方法:由于钢丝绳绝大多数采用导磁性能良好的高碳钢制成,均适合用电磁检测法进行检测,但是这种检测方法仍然存在着一定的缺陷,文章对这种方法的不足进行了总结。最后在归纳前人的

2、基础上,研究了倍受关注的检测方法:x射线检测方法。论文阐述了物理光学和金属探伤的基础知识,接着在此基础上设计了x射线检测系统进行钢丝绳的成像。在成像的硬件设计中,为了使系统具有较高的灵敏度,CCD器件应选择低照度、大势阱深度、少滞留电荷和高转移频率的CCD器件,在条件许可的情况下,考虑对CCD器件进行制冷,可以大大降低暗电流噪声影响,提高相机的信噪比。论文选择了俄罗斯生产的ISD017AP制冷CCD。最后进行钢丝绳图像的识别是文章的重点部分,灰色系统理论自创立以来长期应用于国民经济各种领域,这些领域一般都是由一维状态变量来描述的,而在由二维状态变量描述的领域如图像处理中,灰色理论

3、的应用却很少见。作者研究了全新的灰色理论图像处理方法,利用AGO数据生成和GM(1,1)模型,设计出一套滤波算法和基于灰色关联的边缘检测算法,并分析了基于获靶理论的设备故障模式识别。通过以上分析和应用表明,利用灰色理论对设备进行图像处理、采用灰靶理论对设备进行故障模式识别是切实可行的,由此将功能强大的灰色系统运用到图像处理中,并成功利用Matlab实现了基于灰色系统的图像滤波和图像边缘检测的仿真。关键词:钢丝绳,检测,x射线,成像,图像处理,灰色系统,GM(1,1)武汉理工大学硕士学位论文AbstractBecauseofthewideapplicationinvariouski

4、ndsofindustrialfacilitiesofsteelwirerope,theimprovementofthedetectiontechniqueofthesteelwireropehasbeenpaidattentiontobyscientistsforalongtime,itsdevelopmenthasahistoryof100yearsorSO.Butthesteelwireropematerialbecomesmoreandmorecomplicatedwiththedevelopmentofscienceandtechnology,SOitismoredif

5、ficulttobemeasured.11Iisthesishasintroducedbasicknowledgeofthesteelwireropeatfirst.Onthebasisofsummarizingthecurrenttechnology,haveputforwardakindofbrand-newdetectionmethod:Xraydetectionmethod.Thesisexplainphysicalopticsandrudimentaryknowledge,thendesignXraydetectionsystemtoobtaintheimageofSt

6、eelwirerope.Inthehardwaredesignoftheformationofimage,inordertomakethesystemhavehighersensitivity,CCDdeviceshouldchooselowintensityofillumination,delayedintittleelectricchargeandhightransformation,SOwehavechosenISD017APrefrigerationCCDwhichRussiaproducesinthisthesis.Thearticleputforwardthebran

7、d-newgreytheorypatternprocessmethod,UtilizeAGOdataproducingandmodelofGM(1,1),designonesetofalgorithmonthebasisofthegraysystem,Haveanalysedthepattern-recognitionofequipmentfaultbasedontheoryofthegreytarget,Andtheanalysisindicatethatitisreasona

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