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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
Applicant: 华中科技大学(CN) , 中国核动力研究设计院(CN)
Abstract: 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：CN115631138A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211186427.6
申请日：2022-09-27
Applicant: 华中科技大学 , 中国核动力研究设计院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01N21/88 , B23K26/38 , B23K26/70 , B23K103/18
Abstract: 本发明公开了一种锆合金板材激光切割质量监检测方法与装置，属于激光切割领域。在激光切割断面的侧下方架设线阵CMOS相机，在锆合金板料激光切割完成后，通过线阵CMOS相机获取切割板料切割面与底面的图像信息，通过计算机图像矫正与图像缺陷识别分类程序，对侧拍断面不矫正、对底面图像进行矫正处理，融合成一张图片，并进行灰度化、网格划分处理，对缺陷快速地进行识别分类、标记、预警、判定、评估。本发明采用一个线阵CMOS相机将切割断面与板材底面融合至一张图中，同时对三类缺陷进行在线监检测，较现有的锆合金板料激光切割质量检测，本发明用较低的软硬件成本、开发了高的功能集成度的在线监检测方法与装置，提高了检测的可靠性与产品质量。
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公开(公告)号：CN119715631A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411821106.8
申请日：2024-12-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01N23/18 , B23K31/02 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G01N23/083 , G01N23/04
Abstract: 本申请属于铸造产品质量检测领域，具体公开了铸件X射线探伤内部缺陷智能闭环处理方法及系统，方法包括：规划拍片路径，并按拍片路径对铸件进行多角度探伤检测，获得多角度探伤图像；利用多角度探伤图像在铸件三维模型上标记铸件的缺陷信息；依据缺陷信息对铸件进行补焊修复；对修复后的铸件重新按拍片路径进行多角度探伤检测获得多角度探伤图像，以判断修复是否合格：若合格，则结束处理；若不合格，则依据新获取的多角度探伤图像对修复铸件重新执行修复和探伤步骤。本申请实现了铸件探伤、检测、标记、修复和再探伤的智能闭环处理过程，有效保障了铸件的可靠性与安全性。
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公开(公告)号：CN119672009A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411860639.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请属于X射线图像质量评估领域，具体公开一种颜色迁移驱动的X射线增强图像质量评估方法和系统。通过本申请，提出双向映射的思路，通过“先增强后迁移”、“先迁移后增强”两种方法获得两张增强图像，通过两种增强图像互补，保证评估的准确性；本申请基于Retinex理论模拟人眼视觉感知，将图像分解为反射成分与照明成分，通过对原始图像与增强图像的反射成分与照明成分进行综合匹配度计算、反射成分评估、光照成分评估，模拟了人眼对图像的视觉感知机制，使评估结果能够更接近人类对图像质量的主观感知。因此，本申请能在无参考图像或无高质量参考图像的实际生产场景下，对X射线增强图像的质量进行量化评估，定量评估各种图像增强算法的效果，为选择更合适的图像增强算法提供了技术支撑。
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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
Applicant: 华中科技大学 , 中国兵器装备集团西南技术工程研究所
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119687838A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411756699.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请属于质量检测技术领域，公开了基于DR检测重构三维成像的构件内腔尺寸测量方法与系统，方法包括：建立构件、射线源和成像板的位置角度关系模型，利用位置角度关系模型获取构件的复杂内腔多形貌探伤图像；将射线源、成像板与构件的无内腔孪生体的位置关系调整为与位置角度关系模型相同，并获取无内腔孪生体的多形貌探伤图像；对构件与无内腔孪生体的多形貌探伤图像作差处理，对作差结果自适应阈值处理并进行像素转换后得到复杂内腔轮廓坐标；利用复杂内腔轮廓坐标和位置角度关系模型，重构内腔三维实体，并从内腔三维实体中获取待测量的内腔特征尺寸。本申请能突破图像清晰度和检测区域的限制，实现基于DR检测的构件复杂内腔尺寸测量。
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公开(公告)号：CN115825118B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202211447786.2
申请日：2022-11-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种铸件X射线探伤装备的自动评片集成系统及方法，属于铸造产品质量检测领域，系统包括射线检测装备和自动评片系统，射线检测装备通过调用铸件CNC自动检测信息对待测铸件进行探伤成像；将原始探伤图像和图片名直接传递和将探伤铸件信息和射线检测装备信息以xml文件格式传递至自动评片系统中；自动评片系统若在线评片则选择实时图片检测模式、实时文件夹检测模式或定时检测模式进行评片；若离线评片则选择单个检测模式或单次检测模式进行评片，并向射线检测装备以xml文件形式传递缺陷位置信息；射线检测装备读取xml文件，定位缺陷在三维铸件上的具体位置。本发明不仅节约人力成本，还可提高评片的效率和准确率。
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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
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 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：CN113962102B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202111266826.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了一种钢铁生产全流程碳排放数字化仿真方法，属于钢铁生产节能减排领域，根据钢铁实际生产工序流程，确定各个不同工序流程的钢铁生产碳素流图，根据各个不同工序流程的输入、输出物料的数据，计算各个不同工序流程的物料输入与输出的差值，获得各个不同工序流程的碳排放，将各个不同工序流程的碳排放进行累加，获得碳排放模型并进行数字化仿真，各个不同工序流程包括五个传统生产工序及一个工业生产环节，五个传统生产工序是指炼焦工序、烧结工序、炼铁工序、炼钢工序和轧钢工序，一个工业生产环节包括五个传统生产工序中溶剂消耗过程、电极消耗过程和降碳过程。本发明方法能与钢铁生产流程再造结合，具有理论指导和工程应用价值。
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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
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 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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