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公开(公告)号：CN108732249B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810515931.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N29/22 , G01N29/06 , G05B19/042
Abstract: 一种自动化超声检测系统中多模式同步触发的控制电路，其特征在于：包括触发模式切换电路，所述触发模式切换电路输入端分别为机器人控制器和转盘轴运动控制卡，所述触发模式切换电路包括继电器K1、继电器K2、继电器K3和继电器K4，所述继电器K1和继电器K2通过触发电路控制机器人控制器，用于实现弓字形C扫描成像时的外触发模式；所述继电器K3用于实现螺旋式C扫描成像时的外触发模式；所述继电器K4用于实现内触发模式；所述触发模式切换电路通过上位机软件控制继电器K1、继电器K2、继电器K3和继电器K4的关闭和开启实现不同模式的切换。还公开了一种控制方法，通过上位机控制超声检测系统自动化切换，结构简单，方便操作，通用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110956618A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911167482.9
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 一种基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法，包括以下：获取对比试片和被测试片的CT图像；在对比试片CT图像中选取多个大小相同且包含一个小缺陷或不包括缺陷的区域，对选取的区域图像进行t次小波分解，计算每幅选取的区域图像各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数；建立各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的关系；并计算出不同大小区域下各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的相关性系数和斜率；进而选择出最佳小波分解次数；最后，拟合出不同大小的区域下缺陷尺寸与以最佳小波分解次数分解后的低频成分小波系数变异系数之间的数学关系式；即可对进行定量。该方法的效率更佳，实用性更好。
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公开(公告)号：CN110544243A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910802396.4
申请日：2019-08-28
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 本发明涉及一种CT图像小缺陷自动检出方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、对被检工件进行CT扫描，获取被检工件的截面CT图像；步骤2、将步骤1中获得的被检工件截面CT图像的原始灰度图记为f(x,y)，人为设定一个灰度值t0作为阈值，使用该阈值对被检工件的灰度图像f(x,y)进行分割，得到分割后的二值化图像g(x,y)，步骤3、以n×n的小窗口对分割后得到的二值化图像g(x,y)进行缺陷检出处理；同时，还公开了一种CT图像小缺陷定量方法和可靠性评价方法。本发明该方法自动化程度高，对比试块容易制造，对每次检测结果给出小缺陷识别率定量可靠性分布，为检测产品后续使用提供必要的检测及评价技术支持。
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公开(公告)号：CN108732249A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810515931.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N29/22 , G01N29/06 , G05B19/042
CPC classification number: G01N29/22 , G01N29/0654 , G01N2291/023 , G01N2291/26 , G05B19/042
Abstract: 一种自动化超声检测系统中多模式同步触发的控制电路，其特征在于：包括触发模式切换电路，所述触发模式切换电路输入端分别为机器人控制器和转盘轴运动控制卡，所述触发模式切换电路包括继电器K1、继电器K2、继电器K3和继电器K4，所述继电器K1和继电器K2通过触发电路控制机器人控制器，用于实现弓字形C扫描成像时的外触发模式；所述继电器K3用于实现螺旋式C扫描成像时的外触发模式；所述继电器K4用于实现内触发模式；所述触发模式切换电路通过上位机软件控制继电器K1、继电器K2、继电器K3和继电器K4的关闭和开启实现不同模式的切换。还公开了一种控制方法，通过上位机控制超声检测系统自动化切换，结构简单，方便操作，通用性强。
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公开(公告)号：CN110956618B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201911167482.9
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 一种基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法，包括以下：获取对比试片和被测试片的CT图像；在对比试片CT图像中选取多个大小相同且包含一个小缺陷或不包括缺陷的区域，对选取的区域图像进行t次小波分解，计算每幅选取的区域图像各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数；建立各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的关系；并计算出不同大小区域下各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的相关性系数和斜率；进而选择出最佳小波分解次数；最后，拟合出不同大小的区域下缺陷尺寸与以最佳小波分解次数分解后的低频成分小波系数变异系数之间的数学关系式；即可对进行定量。该方法的效率更佳，实用性更好。
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公开(公告)号：CN110544243B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910802396.4
申请日：2019-08-28
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 本发明涉及一种CT图像小缺陷自动检出方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、对被检工件进行CT扫描，获取被检工件的截面CT图像；步骤2、将步骤1中获得的被检工件截面CT图像的原始灰度图记为f(x,y)，人为设定一个灰度值t0作为阈值，使用该阈值对被检工件的灰度图像f(x,y)进行分割，得到分割后的二值化图像g(x,y)，步骤3、以n×n的小窗口对分割后得到的二值化图像g(x,y)进行缺陷检出处理；同时，还公开了一种CT图像小缺陷定量方法和可靠性评价方法。本发明该方法自动化程度高，对比试块容易制造，对每次检测结果给出小缺陷识别率定量可靠性分布，为检测产品后续使用提供必要的检测及评价技术支持。
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