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公开(公告)号：CN109886930B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201910067673.1
申请日：2019-01-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变化率与温度差异的热图像缺陷特征提取方法，通过从涡流脉冲热图像中选出最大温度值像素点，根据最大温度值像素点得到变换步长，然后根据选定的步长提取代表性的瞬态热响应曲线。之后，再利用本专利所提出效率改进基于温度变化率与温度差异性的分类方法分类。最后采用Canny算子进行边缘轮廓提取，从而提取出涡流脉冲热图像的缺陷特征。
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公开(公告)号：CN107273573B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710344531.6
申请日：2017-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于环电流的漏磁仿真方法，通过立体角的方法，推导出单个环电流的磁场分布，再分析磁介质磁化状态下环电流的排列，得出用半无限长螺线管模型描述漏磁场的结论，并给出公式；为得到准静态漏磁场的磁场强度分布，引入JA磁滞模型，分析缺陷面处的环电流的分布与激励磁场值的关系，结合上述的螺线管模型，推导出准静态漏磁场的磁场强度分布。本发明通过引入磁滞模型和缺陷面法向量克服了磁偶极子模型的上述不足，得到的模型公式简单有效，相对于有限元法效率更高，且漏磁信号和缺陷形状的函数关系可由公式直接推导。
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公开(公告)号：CN108717069B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810527601.6
申请日：2018-05-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01N25/72
Abstract: 本发明公开了一种基于行变步长分割的高压容器热成像缺陷检测方法，通过从涡流脉冲热图像中选出最大像素值点，根据最大像素值点利用皮尔孙相关系数法计算相关系数，进而得到变换步长，然后结合变换步长计算每个像素点的瞬态热响应，并进行分类处理，再利用隶属度最大化准则对所有像素点去模糊化，得到每个像素点所属类别，最后经过降维处理后采用Canny算子算法进行特征提取，从而提取出涡流脉冲热图像的缺陷特征。
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公开(公告)号：CN110333076A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910530342.7
申请日：2019-06-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN-Stacking的无人机轴承故障诊断方法，先采集轴承信号，再对轴承信号预处理，提取出时域信号和时频域信号；然后分别基于时域信号和时频域信号通过集成学习算法构建时域弱分类模和时频域弱分类模，最后通过时域弱分类模和时频域弱分类模级联融合后预测出待检测无人机轴承信号的隶属概率值，从而实现无人机轴承故障诊断。
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公开(公告)号：CN110211103A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910433608.6
申请日：2019-05-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热成像的信息熵加性模糊缺陷特征分析重构方法，通过重构模型和优化的模糊算法，对不同空间不程度缺陷进行提取和特征分析，使不同空间不同程度的缺陷特征能够精确的进行划分；同时，在优化的模糊算法中，构造新的目标函数，一部分包括赞成度与犹豫度的和，丰富了元素的特征信息，另一部分包含了模糊熵，对特征信息的不确定性进行了描述，对缺陷的区分提供了有效的帮助，这样的设计和构造具有良好的稳定性和高效性，对缺陷特征纹理的刻画和特征色差的表征有着突出的作用，能够合理的对不同空间不同程度的缺陷进行精确的评估和分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830839B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201810527596.9
申请日：2018-05-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于行列变步长分割的压容器的热图像缺陷检测方法，通过从涡流脉冲热图像中选出最大像素值点，根据最大像素值点利用皮尔孙相关系数法计算相关系数，进而得到变换步长，然后结合变换步长计算每个像素点的瞬态热响应，并进行分类处理，再利用隶属度最大化准则对所有像素点去模糊化，得到每个像素点所属类别，最后经过降维处理后采用Canny算子算法进行特征提取，从而提取出涡流脉冲热图像的缺陷特征。
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公开(公告)号：CN109636781A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811451824.5
申请日：2018-11-30
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/6278 , G06T7/13 , G06T2207/10048 , G06T2207/20021
Abstract: 本发明公开了一种基于特征挖掘和加权贝叶斯分类器的缺陷提取方法，通过选取热图像序列中的步长将图像分块，并根据分块去除冗余信息，提取代表性瞬态热响应。之后，再利用特征提取公式对瞬态热响应进行特征提取，并根据所提取出的特征以及不同特征的权值，运用加权贝叶斯分类器将瞬态热响应分类，然后，对三维矩阵进行变换，得到含有缺陷区域的二维图像，最后采用Canny算子对像素值(温度值)差距最大的含有缺陷区域的二维图像进行边缘轮廓提取，得到最终的缺陷图像，从而提取出热图像的缺陷特征。本发明通过深层次挖掘瞬态热响应曲线所包含的物理信息，提高了聚类的合理性，从而提高了缺陷提取的精准度。
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公开(公告)号：CN109544546A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811451744.X
申请日：2018-11-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的红外热图像缺陷特征提取方法，通过对热图像序列变换步长选取出像素点的瞬态热响应，并采用FCM进行分类，得到各个像素点的瞬态热响应的所属类别，然后考虑每个类别像素点与同类像素点的像素值(温度值)相似性，同时考虑该像素点(温度点)与不同类别像素点(温度点)的差异性，构造相应的多目标函数，利用基于分解的多目标进化算法，获得热图像序列的降维结果，最后利用脉冲耦合神经网络进行特征提取，从而提取出红外热图像的缺陷特征。通过上述步骤，实现代表像素点(温度点)的精确选择，保证了缺陷特征提取的精准度。
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公开(公告)号：CN108717069A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810527601.6
申请日：2018-05-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01N25/72
Abstract: 本发明公开了一种基于行变步长分割的高压容器热成像缺陷检测方法，通过从涡流脉冲热图像中选出最大像素值点，根据最大像素值点利用皮尔孙相关系数法计算相关系数，进而得到变换步长，然后结合变换步长计算每个像素点的瞬态热响应，并进行分类处理，再利用隶属度最大化准则对所有像素点去模糊化，得到每个像素点所属类别，最后经过降维处理后采用Canny算子算法进行特征提取，从而提取出涡流脉冲热图像的缺陷特征。
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公开(公告)号：CN108683368A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810372012.5
申请日：2018-04-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02P6/08
CPC classification number: H02P6/08
Abstract: 本发明公开了一种无刷直流电机装置，主要包括控制板、霍尔传感器组、人机接口电路、电机驱动板和直流无刷电机；用户先通过人机接口电路的按键模块设置各项指标，再输入至控制板计算处理后，转变为PWM驱动信号输出给电机驱动板，电机驱动板利用PWM驱动信号驱动直流无刷电机运行，并通过液晶屏模块观察电机实时运行状况；霍尔传感器组通过检测直流无刷电机的转速，生成相差为120°电角度的波形信号，再对波形信号进行二进制编码，得到六个状态的脉冲信号并发送给控制板，数字处理模块根据脉冲信号实现电机的换向和测速。这样在不增加硬件的基础之上，使用了改良的转速测量方法精确测得转速，且测速结果更加精确，装置的稳定性能更高、扩展性更强。
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