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“视频内窥镜”在装药发动机内型面安全检测系统设计中的重要作用
添加日期:2012-03-07
引言
   安全性设计就是要在导弹武器系统中采取措施保证导弹在使用全过程中的安全,不得造成人员、载机、设备的伤亡和损失。为了满足上述要求,设计人员在进行系统设计时应该遵循一定的准则,以保证设计出来的系统满足武器系统各阶段的安全性要求。
   机载导弹武器系统的安全性,涉及到导弹、发射装置、本载机、友机、地勤人员和飞行员的安全。最基本的就是对于固体火箭发动机的安全性检测,固体火箭发动机从制造到使用往往要经历各种加工、贮存、运输、装卸等过程,要经受各种地面和飞行中环境载荷的考验。造成此发动机各部分可能发生某些变化,产生某些缺陷,如推进剂/包覆层/绝热层发生脱牯、药柱内有空洞、药柱产生裂纹等。这些缺陷严重到一定程度,可能导致发动机点火失败,或使内弹道性能(如燃烧室的压力和推力)偏差超过规定,导致飞行失败,甚至发生灾难性后果。
   采用“工业内窥镜”、视频采集卡、数据采集卡进行发动机内型面安全检测,为固体火箭发动机安全性检查提供一些可行的措施,拟制订空空导弹的内表面检测规范。
1、火箭发动机检测的方法
   固体发动机的检测方法主要是射线照相、射线cT、超声、激光、微波等无损检测方法,但这些方法主要应用于固体发动机壳外表面的检测,对于发动机内型面检测则只能用目视进行检测。目视检测(VT)是以肉眼或通过适当器械观察被检件表面来发现缺陷的检测方法。内窥镜检查属于VT,其是利用光学成像装置来检查肉眼无法直接观察到的试件表面,其按结构分为刚性和柔性、接成像方式分为光学和视频,而光学内窥镜的安全性使得在固体发动机内型面检查中有很重要的意义。
   现在内窥镜技术应用已发展到运用计算机图像处理技术、打印技术、网络技术,完成内窥镜下图像的捕获、存储、处理分析,标准化报告的书写、先进的文档管理,准确的图像测量分析,局部放大,清晰的图文一体化报告输出等。
2、系统构成
   系统的构成主要包括:内窥镜的图像采集模块,系统初始化模块、操作控制模块、图象处理与识别模块。
2.1内窥镜的图像采集模块
   图像采集模块主要由内窥镜、图像采集卡和CCD摄像机组成。作用是完成图像采集任务。
2.2系统初始化模块
   系统初始化模块由计算机系统软件、图象处理系统软件和显示软件及显示器组成。主要完成系统初始化和显示功能。
2.3操作控制模块
   操作控制模块主要由键盘和鼠标组成。主要完成对计算机的操作控制。该部分部件由计算机模块附带。
2.4图象处理与识别模块
   图象处理与识别模块又分为图像存储模块、图像预处理模块和特征识别模块。它的主要作用是将内窥镜CCD获得的图像存储到计算机,作静态图象处理与分析,进行图像识别、缺陷测量。并输出检测结果。
3、图像处理方法
   图象处理与识别模块又分为图像存储模块、图像预处理模块和特征识别模块。它的主要作用是将内窥镜CCD获得的图像存储到计算机,作静态图象处理与分析,并输出检测结果。
3.1图像存储模块
   图像存储模块是将由内窥镜(摄像头)采集到的JPEG格式图像,通过接口存入计算机硬盘。计算机得到一组描述装药发动机内表面图像的数字数据。如图1所示为采集到的装药内型面图像。
                             
3.2图像预处理模块
   图像预处理模块主要由图像滤波和图象增强两部分组成。
一般成像系统只具有一定的响应亮度,由于成像系统的限制,常出现对比度不足的弊病,使人一眼观看图像时视觉效果很差,采用下面介绍的灰度变换法可以大大改善人的视觉效果。如图2为灰度变换后图像。
                               
   图像滤波:将内窥镜(摄像头)采集的图像经图像滤渡器去除噪声。由于现场工作条件差,干扰较多,其中属噪声干扰最严重,这样对图像的最终识别与检测很不利,因此为了改善图像质量,必须抑制噪声的干扰。如图3为滤波后的图像。
                       
3.3特征识别模块
   边缘提取:边缘是图像最基本也是最重要的特征之一,在图像中表现为局部范围灰度的突变。他指的是周围像素灰度有阶跃或屋顶变化的那些像素的集合。边缘作为所要提取目标和背景的分界线能大大减少所要处理的信息但是又保留图像物体中的形状信息,因而边界检测具有重要意义。2个灰度值不同的区域之间的界限即是边缘.边缘是灰度值不连续的结果。这种不连续性通常可以利用求导数的方法方便地检测到,一般常用一阶导数和二阶导数来检测边缘。边缘检测的基本思想是首先先利用边缘增强算子。突出图像中的局部边缘,然后定义像素的边缘强度,通过设置闽值的方法提取边缘点集。利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法很容易受到噪声干扰,所以在边缘检测前滤除噪声是十分必要的。为此,Marr和Hildre£11将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起。形成LOe算法,也称之为拉普拉斯高斯算法。他的基本特征为:
(1)平滑滤波器是高斯滤波器。
(2)增强步骤采用二阶导数(二维拉普拉斯函数)。
(3)边缘检测判据足二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值。
(4)使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置。
如图4为kg算子边缘提取效果。
                                   
4、结论
   根据脊波变换的核心思想,初步实现了三维工业CT图像的空间距离测量。首先对三维工业cT图像作三维Radon变换,然后对Radon变换的结果进行小波变换。由小波系数确定测量点的坐标,最终实现空间距离测量。仿真实验表明,基于脊波变换的三维工业cT图像空间距离测量的精度较高,具有一定的实际意义。
5、总结
(1)通过积累和制作典型缺陷样件,采用“内窥镜检测”与样件剖切对比,形成样本库,可实现对缺陷的定性判别。
(2)将“内窥镜检测”到的缺陷图像转变为数字图像,通过计算机图像处理测量其相对尺寸,通过固定值标定以后,可测量缺陷尺寸实际大小。
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