自动检测方法

自动检测方法（精选十篇）

自动检测方法 篇1

1 堵溜子原因分析

1) 尽管原煤经过了篦子过滤, 但原煤中依旧夹杂的篷布和木块等杂物将下料口堵塞;

2) 原煤水分大时, 容易黏结成块, 造成堵塞;

3) 异常情况取料时, 取料量忽大忽小, 造成堵塞。

2 解决措施

1) 首要的是紧抓源头, 重点检查入厂原煤质量, 杜绝大块或异物, 保证下料顺畅。

2) 其次, 改造下料溜子, 保证堵料时能及时发现, 及时处理。

具体改造措施为:在下料溜子上部安装一支电容式料位计, 当出现溜子堵塞时, 溜子内的料位会上升, 当料位上升至图1中料位2时 (正常取煤时溜子内的物料保持在料位1的状态) , 就会将电容式料位计包裹住, 料位计的电容值就会发生变化从而触发拉绳开关的闭合信号, 连锁取煤2号皮带电动机停车, 再连锁取煤1号皮带和取料机停车。这样中控操作员和现场巡检工都能及时发现, 进而采取有效措施去疏通下料溜子。

3 使用效果

自动消防设施检测报告 篇2

建设单位：廊坊市双力房地产开发公司

建筑物名称：新朝阳购物中心有限公司

检测内容：消防设施功能

自动检测方法 篇3

【中图分类号】R446 【文献标识码】A 【文章编号】1004-7484（2013）05-0758-02

随着全自动生化分析仪的普及，检验工作对设备的重视和依赖程度越来越高，因此，作为检验人员应当熟悉仪器的工作原理，在日常工作中当仪器设备出现异常状况时，应该知道如何排查故障原因，做到及时处理，是检驗人员工作能力和自身素质的良好体现。本文就全自动生化分析仪结果出现负值的各种情况进行了归纳和总结，使检验人员在全自动生化分析仪结果出现负值时，能根据其反应曲线认真地找出原因并正确处理，使仪器尽快恢复正常工作，现介绍如下。

1 检测结果偏低或出现负值的情况分析

1.1标本因素

1.1.1标本量过少

常见现象为同一份标本多个检测项目出现负值，引起的原因是使用带分离

胶负压试管且采血量偏少，因全自动生化分析仪标本探针采用的是电容式原理，标本探针一旦接触到液面会自动下降1.5mm，当血清量少时，标本探针会直接插入到分离胶或血细胞中，致使标本探针堵塞，并影响下一个标本测试。处理方法：（1）将患者血清分离后用加样器转移到仪器专用的标本杯中；（2）本着对患者负责的态度，检验科应拒收不合格的标本；（3）用无水乙醇擦拭标本探针，并执行标本探针清洗程序，预防堵针的发生。

1.1.2血清中有气泡、纤维蛋白原（FIB）

此种情况见于某一份标本检测结果中多个项目测定结果为负值，原因是血清表面有气泡或含有FIB，导致标本探针吸空或堵塞。处理方法：（1）去除血清表面气泡；（2）将血清放置一段时间，待其凝固，用干净竹签挑出FIB后离心；（3）尿毒症做透析的患者血清往往呈高凝集状态，需延长温浴时间，多次离心。

1.1.3标本乳糜

常见现象为血清标本乳糜，使某一些检测项目出现负值，原因是乳糜标本影响生化检测结果[1]，原因包括（1）由于标本粘度增大及CM的屏蔽效益，减少了抗原抗体结合几率，对免疫比浊法的检测项目影响较大；（2）乳糜血清对光线有一定的散射作用，使空白吸光度值升高，对吸光度产生正向干扰，直接影响比色比浊分析法的项目测定，导致结果出现负值。处理方法：（1）用生理盐水稀释，可降低标本空白，提高检测结果的准确性；（2）将标本加盖离心5min（5000r/min），离心后血清可分为两层，吸取下层血清用来检测酶类的生化项目[2]。

1.1.4标本采集或保存不良

不正确的标本采集或标本保存对一些特定的项目如血糖有直接的影响，使其结果偏低甚至负值。正常情况下，离体后血糖含量可下降5%--7%/h左右，即使是离心后的标本血糖浓度也会随着放置时间而呈进行性降低，平均降低1.4%/h[3]。处理方法是在血糖测定时，尽快缩短血清分离时间，避免将血液标本放置37℃水浴箱中促凝，分离血清后尽快完成测定。

1.2试剂与人为因素

常见现象为连续多份标本检测结果中某一检测项目出现多个负值，导致原因：（1）试剂失效或污染，主要体现在试剂有颜色反应的检测项目上[4]，如TP、Alb、Mg、Ca、TBA、Cr苦味酸法；（2）人为放错试剂位置。处理方法：（1）定期检查试剂的效期与试剂的颜色变化，过期试剂及颜色有变化的试剂要及时更换；（2）更换不同批号的试剂要进行定标；（3）检验人员要严格按照SOP文件进行操作；（4）经常更换试剂瓶，如一些工作人员在添加试剂时重复使用同一个试剂瓶，增加了污染的概率。

1.3水质因素

常见现象是离子类的检测项目出现负值，原因为水质电导率超标（低于10MΩ.cm）。处理方法：及时更换纯水机离子交换树脂等。

1.4仪器方面故障

1.4.1清洗比色杯系统堵塞

常见于连续检测血清标本时出现多个负值，导致原因为清洗比色杯系统的抽取废液的探针或管路被反应物堵塞。处理方法：取下被堵塞的探针，用含有5%Na

CIO清洗液的注射器用力推拉以除掉管壁的污物，再用无水乙醇擦拭清洗比色杯系统的所有探针。

1.4.2标本探针空吸或堵塞

常见于多个标本连续性出现负值，导致原因为标本探针堵塞或空吸。处理方法：（1）取下被堵塞的标本探针，用含有5%NaCIO清洗液的注射器用力推拉以除掉管壁的污物，再用无水乙醇擦拭标本探针；（2）执行标本探针位置确认与调整，确认针尖是否在标本杯中心，

1.4.3光源灯老化，恒温槽及反应杯脏污

常见现象主要在一个批次速率法的项目在反应过程中出现波折型曲线，致测定结果为负值。导致原因为光源灯老化，恒温槽脏污或被絮状物覆盖，比色杯有擦痕和污迹，从而阻碍光线从透光窗穿过，导致吸光度的检测出现偏差。处理方法：（1）更换已经老化的光源灯；（2）擦拭透光窗，用无菌纱布擦拭反应槽，更换反应槽循环水；（3）更换反应比色杯。完成上述步骤后执行杯空白检测。

1.4.4负压电磁阀闭合故障，负压不足

常见现象为随机性的出现负值，但不会连续发生异常结果。导致原因是负压不足或负压电磁阀内部腐蚀，致使其运动受阻，闭合不严，造成比色杯清洗系统在清洗比色杯过程中，间歇性吸不干净或不吸比色杯里的废液，并污染周围的比色杯[5]。处理方法：（1）关闭仪器，用无水乙醇分解擦拭负压电磁阀及与其相关的内部组件；（2）经上述处理后，还出现负压报警，需更换负压泵膜。

2 结论

全自动生化分析仪在检测标本过程中出现的结果偏低或负值结果，其主要原因是没有做好仪器的日常维护保养工作，这与检验人员的责任心有一定关系。因此，在检验工作中，需要检验人员高度重视，认真负值，熟悉仪器的性能，做好仪器的日常维护保养工作。同时，当出现的结果偏低或负值结果时，检验人员应具备良好的分析、处理问题的能力。首先，可通过观察定标数据、反应曲线、标本信息、仪器运行状态等，判断其是否具备共性。然后采用排除方法，制定准确有效的仪器保养程序，严格按照SOP操作，仪器才会处于最佳工作状态，为临床与患者提供快速准确的检验报告。

参考文献：

[1] 叶英妩，王毓三，申子瑜主编。全国临床检验操作规程[M]。第三版，南京；东南大学出版社，2006，43。

[2] 石凌波，史惠群。利用高速离心法消除脂血对生化测定的干扰[J]。检验医学，2004，19（2）：138-140，。

[3] 朱立华。实验诊断学[M]。北京；北京大学医学出版社，2002，348。

[4] 托马斯，吕元，朱汉民。临床实验诊断学—实验结果的应用和评估[M]。上海；上海科学技术出版社，2004，107。

[5] 杨银忠。日立7080全自动生化分析仪的使用体会[J]。检验医学与临床，2009，11（6）：921-922。

通讯作者：

自动检测方法 篇4

1 ATF的检测与分析

ATF对于自动变速器的重要性就好比血液对人体一样。因此, 在自动变速器使用过程中出现的异常或故障, 很多可以通过ATF显示出来, 对ATF进行检查也是进行动态测试和分解检查的前提条件。

1.1 ATF油量的检查

ATF油量的检查分冷态和热态两种情况。ATF油量过多或过少, 都会影响自动变速器的工作情况和动态测试结果的准确性:油量高于标准值, 变速器在运行时会产生气泡, 使管路压力不足, 离合器、制动器会打滑, 加快工作元件的磨损;油量低于标准值, 会使管路压力降低, 自动变速器的换挡会延迟, 同时, 也会造成工作元件的打滑或烧蚀。因此, 如果液面过低应该补足到规定的油量, 如果液面过高应该放掉多余的油液, 使得自动变速器的油量在标准范围内。

油量的具体检测方法是: (1) 当自动变速器油处在30~50℃时, 使用A/T液位计的“COOL”范围检查A/T液面高度。将车辆停放在水平地面上, 设置驻车制动;启动发动机, 并将换挡杆在各挡位移动, 最后将换挡杆置于“P”位置;在发动机怠速时, 检查ATF的液面高度。 (2) 行驶车辆使自动变速器油处在50~80℃, 使用A/T液位计的热态“HOT”范围检查A/T液面高度。

1.2 ATF状态的检查及可能原因

油质可以从颜色、气味、杂质等方面进行判断:正常颜色为鲜红色, 如果发黑, 则说明已经变质或有杂质;如果呈粉红色或白色, 则说明油中进水。如果有焦糊味, 说明摩擦材料烧蚀。如果有气泡, 说明有空气进入。具体情况详见表1.

2 失速试验

2.1 失速的定义

发动机与自动变速器之间通过液力变矩器进行动力传递。在液力变矩器中, 泵轮的转速与发动机转速相同。就液力变矩器的工作特性而言, 除了增扭状态与耦合状态之外, 还有一个重要的点, 就是失速点。它与液力变矩器一种特定的工况相对应——即泵轮转动而涡轮不转。失速的最大值发生在泵轮以最高转速旋转而涡轮静止不动时, 即速比 (速比=涡轮转速/泵轮转速) 等于0时。这时的泵轮或发动机转速就是液力变矩器的失速转速。

2.2 失速测试的目的

进行失速测试的目的主要有以下三点: (1) 失速测试主要判断A/T总成内的离合器、制动器和单向离合器是否打滑; (2) 判断液力变矩器的工作是否正常, 主要测试变矩器内的单向离合器是否打滑、发卡等; (3) 对发动机的综合工况进行检查。

2.3 失速测试前的准备

检查内容主要包括以下三方面: (1) 检查ATF油量。如果液面过低, 应该补足到规定的油量;如果液面过高, 应该放掉多余的油液, 使自动变速器的油液在标准范围内。 (2) 检查发动机的机油量, 必要时进行补充。 (3) 车辆行驶10 min后, A/T油液的温度达到50~80℃。当环境温度为20℃时, 在市区行驶10 min左右, A/T油液的温度就会达到50~80℃。

2.4 失速试验的步骤

试验的具体步骤如下: (1) 选择一块宽敞、平整的场地停放车辆; (2) 用手制动器或脚制动器将车轮抱死; (3) 用三角木将4个车轮前后堵住, 防止车辆窜动; (4) 发动机启动后, 踩下制动踏板, 将换挡杆挂到“D”挡位置; (5) 在踩住制动踏板的同时, 逐渐踩下加速踏板, 使节气门全开, 当发动机转速达到某值而不再升高时, 迅速记录此时的转速 (即失速测试转速) , 然后完全松开加速踏板; (6) 将换挡杆挂到“N”挡, 将加速踏板踩到发动机转速1 200 r/min左右, 维持1 min的时间, 使ATF冷却一下。

2.5 失速测试结果分析

对失速试验结果进行分析, 先要了解在各个挡位有哪些离合器、制动器和单向离合器工作。试验数据比标准数据低, 原因可能是发动机输出功率不足或变矩器中的导轮单向自由轮打滑。如果试验数据比标准数据低600 r/min以上, 可能是变矩器故障引起的。试验数据比标准数据高, 原因可能是变速器控制油压偏低、漏油或磨损造成的离合器打滑。如果失速转速高于标准值500 r/min以上, 可能变矩器已损坏。

2.5.1 D挡失速转速偏高

发生这种情况的原因可能是前进挡离合器、前进挡单向离合器打滑。

2.5.2 R挡失速转速偏高

发生这种情况的原因可能是倒挡离合器、低倒挡制动器打滑。

由于自动变速器出现故障的多样性和不确定性, 只通过失速试验并不能对故障部位作出准确的判断, 因此, 要进行准确的故障判断, 还要借助路试进行故障分析。

3 管路压力测试及故障原因分析

管路压力测试即测量自动变速器的油路压力, 包括怠速和失速两种状态。进行该项试验时, 油温应处于70~80℃之间。为了安全起见, 测量油路压力时, 一定要两人配合进行, 即一人进行试验, 另一人站在车外观察车轮或车轮垫木的情况。具体的试验程序如下: (1) 拔去变速器壳体上的检查接头塞, 接上压力表; (2) 启动发动机, 拉紧手制动, 在油温正常 (50~80℃) 时进行试验, 并用三角木将4个车轮前后堵住; (3) 踩下制动踏板, 换入“D”挡位, 先测怠速下的主油路管路的压力; (4) 将油门踩到底, 测发动机达到失速转速时油路的最高压力; (5) 在“R”位重复试验, 将测得的数值与标准值进行比较。

一般来说, 如果换挡手柄无论置于“D”位还是置于“R”位, 测得的油路压力都高出标准值, 其原因不外乎是节气门阀拉索失调、节气门阀故障或调压阀故障。如果在“D”位和“R”位上测得的油路压力都低于标准值, 其原因可能是节气门阀拉索失调、节气门阀故障、调压阀故障、油泵故障或超速挡离合器故障。

4 道路测试

道路测试主要包括两个方面, 即怠速检查和行驶测试。下面分别详细介绍这两个方面。

4.1 发动机能否正常起动

在确认发动机工作状态和启动系统没有问题的情况下, 将换挡杆置于“P”或“N”挡, 启动发动机, 如果能启动, 表示抑制器开关“P”“N”信号没有问题;如果不能启动, 应检查抑制器开关的工作状态。

4.2 车辆移动的确认

将换挡杆置于“P”位置, 松开脚制动和驻车制动, 确认车辆是否移动;将换挡杆置于“N”位置, 松开脚制动, 使用驻车制动, 确认车辆是否移动;将换挡杆分别置于“R”“D”“2”“1”位置, 松开脚制动和驻车制动, 确认车辆是否移动, 如果车辆不能移动, 要对ATF、管路压力、管路压力电磁阀和失速试验进行相应的故障判断。

4.3 换挡迟滞试验

换挡迟滞是指发动机怠速时, 自动变速器自换挡手柄从“N”位换到“R”位或“D”位, 直至感觉到换挡冲击为止的这一段滞后时间。该时间取决于变速器油路油压、油路密封情况、离合器和制动器的磨损情况。对绝大多数装用自动变速器的汽车来说, 从“N”位至“D”位的迟滞应小于1.2 s, 从“N”位至“R”位的迟滞应小于1.5 s。

测定迟滞时, 先用驻车制动器锁住汽车, 然后启动发动机, 在关掉空调系统的前提下检查怠速转速是否在标准范围内。例如, 东风日产颐达的HR16DE型发动机, 怠速转速范围为 (700±50) r/min。发动机的怠速检测应在其达到正常工作温度并接上转速表后进行。如果怠速不符合规定, 则应检查怠速控制阀和进气装置。如果发动机的怠速转速符合规定, 则应将换挡手柄从“N”位换至“D”位, 用秒表测量自换挡开始至感觉到冲击的时间差, 然后用同样的方法测量从“N”位至“R”位时的迟滞。进行迟滞试验时, 自动变速器的油温应控制在正常 (70~80℃) 温度, 同时, 各项试验之间起码要有1 min以上的间隔, 以便使变速器内部的相应离合器和制动器恢复至全开状态, 以达到彻底分离。另外, 为了使测量结果准确、可靠, 同一试验内容应反复做3次, 并取各次测量结果的平均值作为最终的迟滞值。总而言之, 自动变速器中离合器、制动器盘与片之间的间隙因磨损等原因变得越大, 则接合所需时间就越长;而管路中的油压越低, 离合器、制动器活塞获得工作压力所需的时间也越长, 因而迟滞就越长。我们不妨将此作为分析问题的出发点。

4.4 换挡冲击的确认

踩下脚制动, 将换挡杆从“N”换到“R”或“D”位置, 确认换挡冲击是否过大。例如, 如果从“N”换到“R”位置, 如果换挡冲击大, 则应从以下几个方面进行检查: (1) 检查ATF油量是否在标准范围内。 (2) 进行自诊断, 确认是否有故障码。如果有, 即修理;没有, 进行下一步。 (3) 车辆怠速时, 查看“R”位置管路压力是否在标准范围内 (不同车型标准值不一样, 比如骐达车的管路压力为778 k Pa) 。 (4) 检查TCM输入/输出信号是否正常。

5 结束语

综上所述, 汽车自动变速的科技含量比较高, 因此, 在故障维修时还存在一定的困难。本文就汽车自动变速动态检测方法和故障进行了分析, 从相应的几方面提出了有关自动变速器故障维修的方法和措施, 以期为汽车自动变速器得到更好的保养、维修提供帮助。

摘要：就汽车自动变速动态检测方法和故障进行分析, 从ATF检测与分析、失速试验、管理压力和道路测试四个方面作了详细阐述, 并就其中存在的问题提出了一些解决对策, 以期能为相关工作提供借鉴。

关键词：汽车,自动变速,动态检测,故障分析

参考文献

[1]刘成.F4A42型电控自动变速器电控系统故障诊断[J].汽车维修, 2008 (11) .

自动检测方法 篇5

第一份礼物是“粮食增产液”。它是一些由营养粒子组成的液体,其中大部分含有“营养复制细菌”和“抗虫细菌”。“营养复制细菌”能复制农作物中的营养精华,并扩散到农作物的每一个地方,使农作物营养均衡,生长速度增快,生产出的农作物颗粒饱满、品质优良。这样使得人们的生活水平有了很大的提高,就连穷困的人也能通过自己的劳动收获丰足的粮食,不再饥饿。“抗虫细菌”的作用是可以把危害农作物的虫子消灭掉,对害虫形成免疫,既环保又省力。有了这两种细菌,人们再也不怕旱灾、涝灾和虫灾了。

第二份礼物是“自动检测三用艇”。它能在水面上滑行,能在陆地上奔驰,还能在天空中飞翔。如果遇到突发事故,它还能第一时间赶到现场,解决问题。比如,森林火灾时,它会马上赶过去,用热敏探测仪找出火源,然后用随身携带的灭火器把火给灭掉;如果是海上石油泄漏,它会马上赶到现场,伸出长长的塑料浮标,把污染区域围起来,然后撒下大量环保清洁剂,海水就马上变得干净了;遇到劫机事件,它更是大显神通,它从身体两边伸出机翼,载着信息干扰器飞上天空,干扰飞机的信号,在确保机上人员生命安全的情况下,迫使飞机降落在就近的机场,并在两秒之内联系特种部队及时包围飞机,将劫匪一举抓获。怎样,它厉害吧?

自动检测方法 篇6

自动化设备跟人体有相似之处。设备的计算机系统相当于人的大脑, 电路系统相当于人的神经系统, 机械结构相当于人的骨骼, 各个执行机构 (气缸, 油缸, 电机等) 相当于人的肌肉, 机器的气路油路电路等, 就相当于人体的经络气血。

设备跟人体相似, 那么设备故障检测维修跟中医治病一样。讲究望、闻、问、切。中医治病, 研究的是病人, 病体, 病理。要观望病人的疹状, 听病人讲感受, 询问病人的病情, 把脉研究分析病因, 然后对症下药, 治疗疾病。

设备故障检测维修跟治病的过程是一样的。

1.1 望

观察设备的现状, 机、电、气、液;观察设备的动作;观察设备的仪表读数, 如电表、压力表、流量表等等。通过观察找出异常点。

1.2 闻

(1) 是传统意义的听, 听操作员讲述故障现象, 故障过程, 以及他们感觉不正常的地方。这会给分析查找问题带来很多方便, 少走很多弯路, 节省很多时间。

(2) 真正的闻, 用鼻子。用鼻子闻是否有异味, 特别是电柜, 很多时候有元件烧毁的时候会发出异味。

(3) 还是听。听机器有无异常声音, 找到异常声音的来源。灵活运用五官, 会给设备维修带来很大帮助。

1.3 问

(1) 询问操作员, 了解故障发生的时间, 发生在设备运行的哪个阶段, 故障时有些什么现象, 之前有什么征兆等等, 为查找分析收集资料。

(2) 询问专业人员, 包括设备供应商, 控制器、驱动器、仪器仪表厂商等等, 咨询专业技术知识以及听取他们对故障维修的判断和建议, 为设备维修寻求专业技术支持。

1.4 切:查找, 分析

中医的切是把脉。设备维修的切就是用测量工具测量设备的相关参数。常用的工具如万用表、卡尺、千分表、秒表、压力计、测速表等等, 测出相关参数, 做好记录, 以便分析故障原因。

对于切, 还有就是点动设备 (单步, 手动等) , 去查找故障原因。并对怀疑部位进行检查。

常用的分析方法包括:

(1) 要因图法, 也叫鱼骨图法;

(2) 顺藤摸瓜;

(3) 排除法;

(4) 逻辑推理;

(5) 五个为什么, 等等。

维修的基础:

(1) 要有专业的知识:包括机、电、气、液各方面;

(2) 要有基本的技能, 会使用各种工具;

(3) 要了解设备, 熟悉设备的结构和工作原理;

(4) 要了解元器件的工作原理。

做一个好的维修员, 要具有全面的知识和丰富的经验, 跟一个好的中医一样。

2 案例分析

2.1 大冲芯压到中途停机故障

冲芯机是将马达轴枝冲入叠片形成转子的机器。

(1) 望

观察机器, 无明显卡的地方, 转盘无偏斜的地方, 冲头无偏斜松动的地方, 轨道无明显损坏的地方, 电路及传感器无松脱损坏。

(2) 闻

操作员描述, 当机器往下压轴枝时, 突然停止, 机器报警。开启机器, 机器动作时, 没有异常响声, 电柜里没有烧焦的味道。

(3) 问

询问发生故障前有什么征兆, 有什么异常。回答是, 几天来冲芯尺寸不稳定, 一会大一会小, 无法自动调节。只能通过垫胶片来调节冲芯尺寸。可见机器冲压过程不稳定, 某个部位或系统有问题。

(4) 切

机构原理:伺服电机驱动丝杠向下压。

影响下压的因素:电机输出力矩, 编码器, 电机刹车, 丝杠, 导向杆, 转盘位置。

检测:检测转盘位置, 没有偏斜, 不会增大阻力。检测导向杆, 没有松动磨损, 润滑良好。取掉电机皮带, 用手盘动丝杠, 上下运行良好, 没有摩擦障碍。按下急停按钮, 用手盘动电机, 很轻, 刹车正常。用万用表测电机三相电阻, 三相平衡, 对地电阻无穷大, 电机应该良好。检查电机接线, 无松动, 检查线路无破损。刚开机时, 机器能正常找原点, 找初始位置, 说明编码器正常。通过以上检查分析, 初步判定电机输出力矩不够。影响电机输出力矩的因素是电机本身电气参数和输出电流。输出电流是驱动器控制的。检查驱动器参数, 额定电流设定是6.0 A, 检查电机铭牌, 额定电流为9.6 A。

由此推断, 是驱动器参数出了问题。

(5) 解决问题

根据分析, 试着修改驱动器参数, 试运行, 故障消除。检查电机, 无明显温升, 无发烫现象。连续运行, 机器正常。检查冲芯结果, 尺寸稳定, 以前的尺寸不稳定现象消除, 也不再需要用垫胶片的方式来调节冲芯尺寸。

结果:故障解决。以上主要用到了要因图分析法。

2.2 绕线机送进转子后, 锁嘴不夹转子轴

绕线机正常状况下, 人工送进转子铁芯后, 锁嘴夹住铁芯轴, 飞叉开始旋转绕线, 绕完一组后, 锁嘴旋转, 继续绕下一组, 以此下去, 直到绕完整个转子。

现在的故障是送进转子后, 锁嘴不夹转子轴。

(1) 望

观察机器, 气管无松动破损, 电磁阀线路无松动脱落, 机器外部无明显松动、脱落、损坏, 锁嘴及套筒无损坏。传感器正常, 无松动脱落。气压正常。

(2) 闻

操作员描述, 在生产过程中, 突然出现这种现象。送料器送进料后, 退出来时, 转子掉了。

由此说明锁嘴没有动作。

(3) 问

询问出故障前有什么征兆, 有什么异常。回答:有时候绕线脱钩。可能原因是锁嘴每次旋转不到位。

(4) 切

用手动操作, 锁嘴套筒不动作, 电磁阀有动作的声音。说明电路正常。

拔掉气缸气管, 再用手动操作, 气管来回切换有气。说明控制信号正常, 电磁阀正常, 气路正常。

松掉气缸固定螺丝, 取下气缸, 插好气管, 再用手动操作, 气缸动作正常。判断气缸无问题。

检查主轴芯, 卡死。继续查找, 取下主轴端盖, 发现轴承烂掉, 轴芯锈蚀卡死。原因找到。以上采用的就是顺藤摸瓜, 逐一排除的方法。

(5) 解决问题

修复轴芯, 更换轴承。65

(6) 5个为什么

为什么转子掉下来?因为锁嘴不动作。为什么锁嘴不动作?因为轴芯卡死。为什么轴芯卡死?因为轴承烂掉, 轴芯锈蚀。为什么轴承烂掉?因为长期缺油磨损。为什么长期缺油磨损?因为没保养到。

(7) 改善措施:定期保养该部位, 更换轴承。问题解决了, 也找到了根除的方法。

3 总结

自动检测方法 篇7

在自然图像中,由于光线被物体遮挡,阴影是普遍存在的。由于阴影与目标物体具有相似的形状,因此可以利用阴影来确定目标物体的形状和位置; 在三维建模如计算机游戏场景中,适当的加入阴影,会使场景看起来更加真实,从而增强了观察者的立体感和空间感。但更多情况下,图像中的阴影会对计算机视觉及其相关领域造成一些不利影响。在航空图像分析中,由于阴影和阴影噪声的模糊作用,使得图像的地物特征变得不明显,从而影响后继的图像处理效果,如图像分割、匹配、识别和地物提取等; 在交通视频监控中,阴影和运动目标结合在一起,会影响对运动物体如汽车的大小、形状和位置的判断,从而致使计算机对目标物体的提取和追踪出现错误; 在医学图像分析中,阴影会影响医生对病变性质的分析和判别。为了消除阴影的影响,必须检测并去除图像中的阴影得到无阴影图像,因此,作为阴影去除的基础,准确地检测图像阴影具有十分重要的意义和实际应用价值。

近年来,阴影的合成和去除技术有了显著的提高,但阴影自动检测方面的研究相对滞后。这是因为图像的内容千变万化,阴影和黑色部分参杂在一起,有时人眼也很难分辨出准确的阴影边界,用计算机检测阴影的难度就更大。随着计算机视觉领域的应用日益广泛,阴影检测问题引起了越来越多研究人员的注意。Cucchiara等[1]在HSV颜色空间利用阴影会减少背景的强度和饱和度来检测阴影,柏柯嘉等[2]基于Gabor小波和颜色模型来检测阴影,Zhang等[3]利用比率边缘不变的特性检测阴影,Tatsuya等[4]通过构建非参数概率模型来检测阴影,曹健等[5]利用局部二值模式纹理的光照不变性和区域颜色特征检测阴影。这些方法都能较好地实现图像阴影检测,但大部分都需要图像序列或人工交互才能准确地检测阴影; 对于视频或大数据图像,耗费大量资源在阴影检测前期的人工交互上几乎是不可行的。因此,在真实应用场景中图像阴影的自动检测尤为重要。

本文提出了一种基于纹理算子的自动阴影检测算法。该方法首先对阴影图像进行分割得到图像的不同区域,然后求出每个区域的纹理算子并根据纹理算子的相似性进行聚类,对得到的聚类结果根据明亮值差异进行合并得到粗糙的阴影检测结果,最后运用闭合式准则进一步改善阴影检测效果。实验表明,本文的方法能准确有效地实现阴影图像的自动检测,得到的检测效果也比较令人满意。

1 相关工作

阴影检测是指将图像中的阴影区域作为前景提取出来。通常从图像中提取出来的部分称为前景,其它部分称为背景,这种图像前背景分割的技术也称为抠图。抠图技术属于图像分割的范畴,图像中每一个像素点的颜色都可视为由前景颜色和背景颜色混合而成,前景颜色所占的比重称为该像素点的alpha因子,也叫做透明度。Porter和Duff[6]对图像像素颜色给出了如下方程:

其中,Ii、Fi和Bi分别表示图像上像素点的真实色、前景色和背景色,αi是该像素点的alpha值。

为了准确地检测阴影,现有方法通常需要一些附加信息或对场景的假设,根据利用的信息,这些方法可以大致分为两类:人工交互的方法和有假设的自动方法。

1. 1 基于人工交互的阴影检测

基于人工交互的阴影检测方法通常利用用户提供的阴影区域信息来降低阴影检测的难度,其中一些方法要求用户提供完整的阴影掩模图,而近年来提出的许多高效方法只需用户输入“阴影种子”或纠正检测过程就可以检测出阴影区域。Wu和Tang等[7]要求用户标记出图像中的阴影和非阴影区域,然后通过求解一个能量方程得到所需的无阴影图像和阴影抠图。Arbel和Hel-Or的方法[8]仅用几个关键点即“阴影种子”就能得到同一纹理结构的阴影区域和非阴影区域之间的一个线性仿射关系,利用这个关系对整个阴影区域的像素点进行阴影去除操作,而Drew和Reza[9]则是根据几个选定的阴影区域来计算得到阴影抠图。对一些简单的图像这些检测方法是十分准确且有效的,但在实际应用场景中,图像通常很复杂,很难评估这些方法需要的人工交互数量; 对于大量图像,在阴影检测前期使用基于人工交互的方法会消耗过多的资源。

1. 2 自动的阴影检测算法

对于单个或一组图像目前已有一些自动的阴影检测方法。Levine等[10]和Tappen等[11]提出了基于梯度的方法,根据方向和大小不同可将边归为阴影或非阴影区域。Finlayson等[12]提出了与光照无关的本质图像的概念,首先找到阴影图像的熵最小的角度,将图像在这个熵最小值对应的角度上进行投影即可得到任意一幅有阴影图像的本质图像,得到阴影的边界从而达到阴影自动检测和去除的目的。但是该方法对阴影图像求熵的最小值只是一个经验公式,并没有理论支撑,而且这种方法对图像的质量要求很高,对于低对比度图像即光照区域和阴影区域的颜色对比度扭曲时,并不能得到很好的结果。Guo等[13]提出了一种基于区域信息的阴影检测方法,该方法利用均值漂移聚类方法、创建基于SVM的分类器、Graph-cut分割方法等各种技术手段完成自然图像的自动阴影检测,但该方法存在算法复杂、执行速度缓慢等缺点,无法实时地完成自然图像的阴影检测。

2 基于纹理的图像阴影自动检测

图像中的阴影区域和非阴影区域的本质是: 同一场景中不同物体的纹理材质不同,阴影区域和非阴影区域的光照强度不同。本文从以上两点出发提取出图像中的阴影区域,以下为本文方法的基本框架:

( 1) 将原始的阴影图像分割为r个区域。

( 2) 计算每个区域的纹理算子。

( 3) 对得到的纹理算子进行聚类,对聚类结果中聚为一类的不同区域进行明亮值对比,从而得到粗糙的图像阴影区域和同种纹理材质的非阴影区域。

( 4) 对图像进行形态学上的腐蚀操作,对腐蚀后的结果用闭合式抠图算法得到精细的区域边界从而得到准确的阴影区域。

对于一张原始的阴影图像,无需任何人工交互,通过以上步骤就能得到一张阴影检测结果的二值图,下面对本方法进行详细描述。

2. 1 图像分割

本方法用无向图G = ( V,E) 描述一幅图像,其中V为结点集合,| V| = n,E为边集合,| E | = m。V中每个结点对应图像的一个像素,权值ω( vi,vj) 表示E中对应边的两个结点之间的颜色和位置差别。图像分割[14]的目标,是将G分割为一个区域集合S = ( C1,C2,…,Cr) ,每个区域Ck∈S为G的一个子图。图像分割保证每个区域内的元素相似度较高,而不同区域的元素相似度较低,即同一区域内不同结点之间的边权值较低,不同区域的结点间权值较高。

本小节图像分割算法通过多次迭代最终得到集合S,每次迭代的核心操作是使用布尔变量D( C1,C2) ,决定某两个前次迭代得到的分割区域是否需要进行合并,定义如下:

其中Int( C) 表示在分割过程中最小生成树的最大权值,在计算边的权值前通常用高斯滤波对图像进行平滑处理去除图像的噪声。MInt( C1,C2) 为区域内差异,由各自区域的Int( C) 值以及控制分割精度的τ值决定。Dif( C1,C2) 为区域间差异,由连接区域C1、C2中任意两结点边的最小权值决定。式( 2) 表示若区域间差异大于区域内差异,有D( C1,C2) = true,则在当前分割下,区域C1、C2不需要进行合并; 否则D( C1,C2) = false,表示需要将C1、C2合并为同一区域。

算法1图像分割算法

输入: 图G( V,E)

输出: 集合S = ( C1,C2,…,Cr)

( 1) 将E中的边按权值非降序排列成π = ( O1,O2,…,Om) 。

( 2) 将每个结点vi划分为一个区域,有| S0| = n。

( 3) 重复步骤( 4) ,q = 1,…,m。

( 4) 根据Sq - 1建立Sq。

( 5) 返回S = Sm。

在步骤( 4) 中,用Oq= ( vi,vj) 表示第q条边与结点vi、vj连接,令Cqi - 1为Sq - 1中包含vi的区域,Cqj - 1同理。如果Cqi - 1≠Cqj - 1并且ω( Oq) ≤MInt( Cqi - 1,Cqj - 1) ,此时D( Cqi - 1,Cqj - 1) = false,那么通过合并Sq - 1中的Cqi - 1和Cqj - 1得到Sq; 否则D( Cqi - 1,Cqj - 1) =true,Cqi - 1、Cqj - 1不需要进行合并,Sq= Sq - 1。

这种分割方法能对图像在整体上进行把握,自动对图像上潜在的重要物体进行分割,分割之后的各个区域是原图像的一个子集,同一个区域内部的点高度相关,而各个区域之间的点相关度较低。

2. 2 图像纹理算子的提取

对分割好的图像,本文采用基于Gabor滤波的算法[15]来提取图像中r个不同区域的纹理算子。对于分割得到的图像I( x,y) ,它的小波变换Wmn( x,y) 为:

其中:

式( 6) 中,* 表示取共轭,θ = nπ/K,K为总方向数,m和n分别表示对应的尺度和方向,a- m是尺度因子,用来保证总的能量和m无关。只要改变m和n的值就可以得到一组尺度与方向不同的滤波器。

假设局部纹理区域具有空间一致性,则变换系数的均值umn和方差σmn可以代表该区域。

由μmn和σmn构成的特征向量表示图像的纹理特征:

由上式得到分割后r个区域的纹理算子f。这种纹理提取方法的主要优势在于提取出的纹理算子的鲁棒性很高,对于图像的旋转变化、尺度缩放都具有不变性。

2. 3 纹理算子的聚类和明亮值比较

本小节采用K-means算法[16]对上面得到的纹理算子进行聚类,对得到的聚类结果根据明亮值比较得到粗糙的阴影和非阴影区域。

算法2纹理算子聚类和明亮值比较算法

输入: r个区域的纹理算子

输出: 阴影区域和非阴影区域二值图

( 1) 从r个纹理算子中任意选择K个对象作为初始聚类中心。

( 2) 根据每个聚类对象的均值,计算每个对象与这些中心对象的距离; 并根据最小距离重新对相应对象进行划分。

( 3) 计算每个有变化的聚类的均值。

( 4) 循环( 2) 到( 3) 直到每个聚类不再发生变化为止。

( 5) 对聚类结果进行明亮值比较得到粗糙的阴影和非阴影区域。

假设有一组包含K个聚类的数据,其中第k个聚类可以用集合Gk来表示,假设Gk包含nk个数据对象( x1,…,xnk) ,此聚类中心为yk,则这K个聚类的平方差总和为:

K-means算法使用的聚类准则函数是误差平方和最小准则,通过反复迭代优化聚类结果,使所有样本到各自所属类别的中心的聚类平方和D达到最小。聚类数目K的选择对算法分类结果影响很大: 若K取大了就会出现过分割,K取小了就无法实现有效分割,实验部分将说明本文中K的取值。

在步骤( 5) 中,根据步骤( 4) 得到的聚类结果对同一类的不同区域进行明亮值比较,如果它们之间的差距比较小就认为是同一区域进行合并,而如果差距比较大就认为明亮值较大的区域就是明亮区域,而明亮值较小的区域则是和明亮区域有相同纹理的阴影区域。

经过纹理算子聚类和明亮值比较,本小节能得到粗糙的阴影检测结果,下面我们将对这一结果进行改善以得到精细的阴影区域。

2. 4 图像闭合式抠图

在粗糙的阴影检测结果的基础上,本小节再对其做形态学上的腐蚀操作,然后利用Levin等[17]提出的闭合式抠图方法来进一步改善阴影检测的效果以得到精细的阴影边界。Levin等假设前景颜色和背景颜色是局部连续的,推导出可以将前景色F和背景色B消除的一个关于α的代价函数,通过求解这样一个代价函数的最小值,即可获取全局最优的透明度。由前面得到的图像,通过下面的公式提取出透明度α:

式中第一项是平滑项,第二项是数据项,λ是一个很大的值,Ds为对角线矩阵,其对角线元素是前景像素或背景像素,bs是包含了被标记像素的特定α值以及其他像素为0的矢量,L是一N×N的Laplacian矩阵,其( i,j) 处的元素为:

式中δij是Kronecker delta,|ωk|是窗口内像素的数量,∑k是3×3的协方差矩阵,μk是窗口ωk中像素颜色均值的3×1的矩阵,I3是3×3的单位矩阵。因为上述代价函数是关于α的二次方程,全局最小可通过对式( 12) 求导并设倒数为0得到,即等同于求解以下稀疏线性方程组:

通过求解式( 14) 即可得到α,然后代入式( 1) 中得到前景区域即是本文方法的最终目标: 原始图像的阴影区域。

3 实验结果及分析

本文采用了5张常用的阴影检测图像如图1中( a) 列所示,根据2. 1节中的分割算法得到( b) 列所示的分割结果,先用高斯滤波对图像进行平滑处理去除图像噪声,通常取参数σ =0. 8; τ一个控制分割精度的参数,τ( C) = k / | C | ,其中| C |为区域C中元素的个数,k是常参数,如果τ较大,那么分割的块数就比较少,反之分割的块数就多一些,这里取k = 500,τ = 150。对得到的分割结果进行计算得到不同区域的纹理算子再采用K-means算法进行聚类,聚类数目K的大小一般都由先验值判断得出,本文方法旨在区分阴影和非阴影区域,因此需要较小的K值,这里K = 3。聚类后我们得到了粗糙的阴影检测结果,然后采用闭合式抠图算法得到准确的阴影检测结果如( e) 所示。由于目前自然图像的自动阴影检测方法比较少,本文以Guo[13]的自动阴影检测方法和检测结果比较精确的Levin[17]的闭合式抠图方法作为参照方法进行结果对比。

由图1可以看出,Guo[13]的自动检测算法不具有鲁棒性,对不同的自然阴影图像,有些能够取得较好的阴影检测结果,如前面的三张图像得到的阴影检测结果还是比较令人满意的,但有一些则不能,如后面两张图片得到的检测结果很差。从整体上来说,Levin[17]的抠图算法取得的阴影检测结果较好,与本文的检测结果对比可以看出,在第一张图像中,裤子的部分颜色较深,该区域被误检测为阴影区域,而本文则有较好的检测结果,可以将裤子上阴影区域检测出来而不是将所有的深色区域都判断为阴影。对第二张、第三张和第四张图像,两种方法得到的检测结果大致相同。但是对于第五张具有软阴影的图像,两种方法都无法得到令人满意的结果,对于这张图像中的软阴影区域两种方法都只能将整个区域检测为阴影,而不能精确地区分出阴影和非阴影区域。

总的来说,本文的方法能较准确地实现阴影的自动检测,得到的检测结果也较好。

4 结 语

自动检测方法 篇8

自动铺放设备的先进性不仅体现在大型复杂构件的加工成型能力,更重要的体现在保证构件性能稳定性的能力[3]。这就需要对铺放过程中工艺参数进行实时监控。对于自动铺带,监控参数主要包括:铺放间隙测控、预浸带/丝质量控制(丝带重叠,材料局部堆积等)、铺放角度等等。目前的研究主要集中于铺放间隙和铺放表面缺陷的检测,而对于铺放角度的实时检测研究较少。目前主要是依靠控制铺放头运动过程[4]和利用光电传感器对纤维带在导向辊处是否跑偏进行检测[5],本质上讲是一种开环控制,铺放角度的精确程度主要依赖于高精度的设备。这对我国基础机械制造提出极高的要求,短时间实现比较困难。同时由于铺放的复杂性、纤维带与芯模之间摩擦力的变化、温度等因素,会影响纤维带铺放角度及间隙,必须解决。

自动铺带过程中,预浸带纤维纹理与铺放角度密切相关,也直接反映了铺放头的运动方向。因此,实时提取铺放工件表面预浸带纤维纹理并检测其方向,可以为系统提供铺放角度和铺放头走向的相关信息,是保证铺放质量的关键因素。视频检测具有快速、精确和非接触等优点,是一种直观的测量方式[6]。利用视频图像提取预浸带纤维的纹理走向,是本文需要重点解决的关键问题。鉴于此,本文针对复合材料自动铺放过程中铺放角度的实时监测问题,研究满足高实时性和可靠性要求的预浸带纤维表面纹理走向检测方法。

1 自动铺带复合材料表面纹理的图像提取特点分析

不同于传统的机械加工,复合材料自动铺带是预浸带以芯模为基础的纤维材料编制铺放过程。由于复合材料本身的特点,使得预浸带铺放时不仅会形成走向比较清晰的纹理,同时也会产生一些表面起泡等不确定干扰。因此,在纹理分析过程中需要考虑这些不确定因素的影响。

边缘检测是一种常用的提取纹理方向的分割方法。传统的边缘检测法多是基于边缘算子的方法,比如Sobel算子、Kirsch算子、LOG算子、Canny算子等。其中Canny 算子是公认的最优边缘检测算子[7],在此基础上研究者们对该算子进行优化,提出了各种改进的算法。虽然这些方法可以提取出比较完整的边缘,位置也比较准确,但是对噪声比较敏感,而且也会检测伪边缘,这样使得图像纹理走向不明显,不利于后续的纹理方向的判断。因此,基于边缘算子的方法不适于解决本文问题。

由于仅需要获得图像的纹理方向,因此通常都是对经过二值化后的图像进行处理,这样可以减少计算量,缩短处理时间,满足系统的实时性要求。而图像二值分割的质量决定了后续处理中纹理方向提取的精度,因此图像分割在实时视频监测中尤为重要。阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术,传统的阈值分割法是利用阈值将像素依据灰度直方图分成若干个类,二值分割即将图像划分为目标类和背景类。在图像分割过程中,如果目标像素的灰度级与背景像素的灰度级有明显不同,利用阈值法则可以将目标物体从背景中较好地分割出来。但是结合本文需要处理的图像可以发现,该类图像并没有明确的目标物体,不是简单的将目标物体从背景中分出来,而是要能够提取清晰易判断的纹理方向信息。对于这种没有明显分类的图像,传统的阈值法分割效果并不理想。

通过实验发现,在相同的照明条件下,如果图像纹理方向发生变化,灰度也随即改变。同样的,理想的预浸带表面的纤维排列比较规则,在光照下呈现周期性的明暗交替;而有缺陷的预浸带表面(重叠,断痕)纤维排列则比较杂乱。因此,图像纹理可以反映图像的灰度统计信息。不仅如此,作为图像的重要特征,纹理还反映了图像表面呈现出的方向信息[8],因此像素灰度分布与几何性质是纹理分布的关键因素。研究一对像素或多像素及其邻域灰度或属性的二阶或高阶统计特性,对于图像的纹理分析将是很有意义的。基于灰度共生矩阵提取纹理特征的方法是一个经典的统计分析方法。同样的,阈值分割中一类基于图像二维直方图的分割方法也是如此。它不仅考虑了图像的灰度分布特征,还额外利用了图像象素间的空间几何关系,因此其抗噪声能力和分割效果也有所提高[9,10,11,12,13]。但是,现有二维阈值分割方法大多是在一维Otus和Kapur等传统阈值分割方法基础上扩展获得的[9,10,11],对于本系统中这类没有明确目标物体的图像并不适用。并且这些二维方法耗时久,对于高速铺放的铺丝机来说很难保证计算时间要求。文献[12,13]研究了几种快速递推迭代方法,虽然提高了运算速度,但是还是不能满足系统实时性要求。因此,传统的二维阈值分割法也并不适用于本文。

鉴于上述分析,本文提出基于图像分割的纹理分析方法。基本思想如下:首先进行图像分割,得到纹理信息丰富的二值图像;但是考虑到铺放时产生的不确定干扰会影响二值图像中的纹理方向信息,接下来仍需对二值图像进行滤波处理,增强二值图像中纤维纹理的方向性以便提取方向信息。

2 图像分割及纹理走向分析方法

2.1 基于质心的二维图像分割

二维阈值分割法中所运用的二维直方图包含了与纹理分布相关的二维信息,这些信息有助于纹理的提取。因此本文利用图像的二维直方图,同时结合质心的概念提出了一种新的分割方法。

本文中选取中心像素的3×3邻域灰度均值作为二维直方图的第二维信息。首先,计算图像的二维直方图,设U=f(m,n)表示一幅尺寸为M×N灰度级为256的灰度图像,定义V=g(m,n)为中心像素点(m,n)的3×3邻域平均灰度级,其中,m({1,2,…,M},n({1,2,…,N}。如果用q(i,j)表示(灰度级f,邻域平均灰度级g)对出现的频次(0≤ q(i,j)≤M×N),定义

p(i,j)=q(i,j)/(M×N),i,j=0,1,…,255 (1)

则p(i,j)即为图像的二维直方图。典型的预浸带表面图像的二维直方图如图1所示。

注:原始图尺寸为11.11 cm×14.82 cm,缩放比例为45%

从图1可以发现,该直方图呈单峰。也就是说图像中各个主体之间的灰度分布差异极小,从而使得直方图中无法体现各个主体的信息,目标和背景的差异极小。此外像素主要分布在直方图的左上角,因此传统的二维阈值分割法效果并不理想。同时,绝大多数像素集中在对角线,偏离对角线的噪声和边缘像素点只占了很少一部分。

质心是物体(或物体系)质量中心,具有旋转不变性,因此已被广泛应用于图像匹配,目标跟踪,特征提取等图像处理领域[14,15,16,17]。文献[18]中也引入质心的方法进行纹理分析。在理论上,质心是对物体的质量分布用“加权平均法”求出的平均中心。通过前文对预浸带表面图像二维直方图的分析可以发现,有缺陷的噪声像素点在整幅图像中只占很少一部分,因此预浸带图像大致分布均匀。这种局部灰度分布均匀规律的图像,非常适合于采用二维直方图的质心为阈值进行二值分割,质心可通过下式计算:

undefined

二维直方图可以视为一个不规则的几何体(图1),对于像素灰度为i,领域均值为j的点对,p(i,j)可视为该点对的质量,其中i({1,2,…,255},j({1,2,…,255}。二维直方图中对角线上的像素越多,即p(i,i)值越大,则说明这幅图像灰度分布越均匀。由此看来,p(i,j)可以说是像素灰度分布均匀性的度量。而作为质量分布的平均位置,(Gx,Gy)则反映了区域内图像灰度和均值图像灰度的概率分布中心。因此即使图像的二维直方图分布不均匀,例如呈单峰状且单峰集中在左上角或右下角区域时,利用质心选取的阈值进行分割的效果还是比较理想的。

综上所述,基于质心的二维图像分割方法如下:首先根据式(1)计算得到二维直方图p(i,j);接下来根据式(2)得到二维直方图的质心(Gx,Gy);Gx即为图像分割的阈值,最后用Gx将图像二值化。

2.2 滤波器设计方法

观察实验结果发现,由于复合材料表面图像存在各种噪声(例如断痕,重叠,鼓包等),即使分割的二值图像效果比较理想,仍然无法呈现出完整连续的方向信息。同时仅依靠二值图像无法提取纹理方向,需要对二值图像进行滤波。但是针对此类图像中的噪声,普通的滤波方法效果并不理想。究其原因,一般图像的纹理方向事先并不确定,在滤波前无法确定哪一个方向需要更多的平滑,因此普通的滤波器在各个方向的平滑程度是相同的。虽然能减少图像中的孤立噪声点,但也会影响图像的细节或边缘,对于方向性较强的图像并不适用。本文主要目的是获取方向信息,希望通过一种滤波器能增强图像中反映纤维走向的方向信息,抑制非纤维纹理的方向信息。

一般的空域滤波法通常是根据不同的窗函数对原图像进行卷积或相关运算。因此,图像的滤波效果不仅与输入图像质量有关,还与窗口形状和尺寸有关。其中,窗口形状即可反映方向信息,选取适当角度的窗口将有助于增强图像某一固定角度的方向信息。而在自动铺放过程中,预浸带的铺放路径是事先设定好的。也就是说,图像纹理的方向是预先知道的,但是由于实际加工过程中铺放头的方向角度会产生偏差,因此所采集的图像纹理方向也会发生偏差,这也正是本系统需要监测的对象。根据上述分析本文设想,如果根据预先设定的角度信息,可以将滤波器的窗口角度限定在一定范围内,通过这些方向滤波器即能增强图像中的边缘信息。如果处理后的图像边缘连续,则说明滤波器的窗口角度接近图像本身的纹理角度。这样,窗口的角度即为纹理的方向角度,从而即可得到铺放头所走方向的角度信息。例如,如果选取的窗口为,则窗口角度即为120°;如果窗口为,则窗口角度即为135°。

3 实验结果及分析

本文实验的硬件环境为CPU:3.2 GHz;内存:512 M的Dell台式机;软件环境:VC++6.0。实验的图像均是BMP位图格式的图像,灰度为256级。

注:图2(a)原始图尺寸为11.25 cm×6.06 cm,缩放比例为65%;图2(b)原始图尺寸为18.12 cm×8.62 cm,缩放比例为40%

注:图3(a)原始图尺寸为6.77 cm×6.77 cm,缩放比例为65%;图3(b)-3(g)各图原始图尺寸均为11.25 cm×6.06 cm,缩放比例为40%

图2(a)和(b)是在相同实验条件下采集的两幅铺放角度不同的预浸带图像。分别采用二维Kapur熵快速算法[12]和本文算法进行了分割比较实验,实验结果见图3和图4。同时,针对本文算法的分割结果图,使用不同的窗口对其进行滤波,对比实验结果如图3和4所示。图3(a)和图4(a)分别是这两幅图相应的平面二维直方图。表1是用不同算法对以上两幅图分割所耗时间数据和获得的最佳阈值点。

根据工艺参数可知,图2(a)中预浸带的纤维丝与水平呈100°夹角。图中有两条较宽的间隙,在正中出现了由断丝引起的一簇松散的纤维团。图3中分别列出了用不同算法分割得到的二值图,同时为了更加直观的呈现阈值点和二维直方图的几何位置关系,将图2(a)的二维立体直方图(图1)进行了水平投影,得到了平面二维直方图,如图3(a)所示。该图是有256个灰度级的灰度图像,其中颜色越深表示此处像素越密集。图3(b)为二维Kapur熵快速算法分割结果图,(c)为本文算法分割结果图。从中可以发现,二维Kapur熵法效果不理想,几乎得不到纹理信息,影响后续处理;而图(c)则明显优于(b),纹理信息丰富,有助于后续滤波处理。此外,铺放间隙以及那簇松散的纤维团清晰可见,有助于后续的表面缺陷检测。结合图3(a)和表1也可知,二维Kapur熵法确定的阈值点(图中的黑点)虽然紧挨对角线,但是远离像素密集区,尤其是针对这种像素只集中在二维直方图某一端的图像,如果所选阈值点远离像素密集区,就意味着几乎所有的像素都被归为同一类。而利用本文算法得到的阈值点(图中白点)是直方图的质心,位于直方图对角线上并且在像素密集区中由深入浅的位置,是这些像素的平均中心,从而将像素最密集区和较密集区分开来,所得的二值图像质量明显提升。同时从表1中还可以发现,虽然基于二维Kapur熵的快速算法已经极大地提高了运算速度,但在速度上本文算法还是略胜一筹。因此本文分割算法不仅分割质量佳,更符合系统实时性的要求。由于图(b)的效果很差,很难进行后续处理,因此只对图(c)做滤波比较实验。图3(d)、(e)、(f)、(g)分别给出了对图3(c)采用不同窗口通过卷积运算进行滤波的结果。其中3(d)采用了普通的不带方向信息的滤波器,窗口为;图3(e)采用了角度为45°的窗口:;图3(f)采用了角度为135°的窗口:;图3(g)采用了角度为102°的窗口:。从中可以发现,采用不同的窗口滤波对大片已经比较连续的像素并没有太大影响,相反对于细小的孤立点影响较大。图(d)中的孤立点只是被复制放大,图(e)中的孤立点则呈45°倾斜,它们都不能融入到整体的图像中,反而更加突兀。图(f)中的孤立点则呈135°倾斜,已经比较接近纹理方向;图(g)中的孤立点呈102°倾斜,几乎和纹理方向一致,有一些孤立点可以经过平滑后可以连接在一起。由此可见,窗口的角度对图像的滤波效果还是有很大影响的。最后,可以得到图2(a)的铺放角度为102°。

注:图4(a)原始图尺寸为6.77 cm×6.77 cm,缩放比例为53%;图4(b)-4(g)各图原始图尺寸均为18.12 cm× 8.62 cm,缩放比例为23%

同样的对于图2(b),预浸带的纤维丝呈水平位置,图中有一条明显的纵向压痕。图4中分别列出了平面二维直方图以及由不同算法分割得到的二值图。图4(b)为二维Kapur熵快速算法分割结果图,(c) 为本文算法分割结果图。从图4中可以发现,二维Kapur熵法在这幅图中效果差,几乎得不到任何纹理信息,很难对其进行后续处理;而图(c)则明显优于(b),纹理信息丰富,有助于后续滤波处理,此外纵向压痕也清晰可见。同时与图3的情况类似,二维Kapur熵法获得的分割图像(图4(b))效果不理想。而利用本文算法得到的二值图像质量明显较好。同样的,如表1所示,本文算法在速度上明显优于二维快速Kapur熵法。因此图4也验证了本文算法的分割有效性和实时性。由于图(b)的效果很差,很难进行后续处理,因此只对图(c)做滤波比较实验。图4(d)、(e)、(f)、(g)分别展示了对图4(c)采用不同窗口通过卷积运算进行滤波的结果。其中4(d)采用了普通的不带方向信息的滤波器,窗口为;图4(e)采用了角度为45°的窗口:;图4(f)采用了角度为135°的窗口:;图4(g)采用了角度为180°的窗口:。

同样的,采用不同的窗口滤波对于细小的孤立点影响较大。图(d)中的孤立点只是被复制放大,图(e)中的孤立点则呈45°倾斜,图(f)中的孤立点则呈135°倾斜,不能融入到整体的图像中,反而更加突兀。图(g)中的孤立点则几乎和纹理方向一致,有一些孤立点可以经过平滑后可以连接在一起。最后,可以得到图2(b)的铺放角度为180°。

综上所述,在二维分割算法中,本文算法的分割效果较传统的方法有明显改善,耗时也较短。此外,本文算法的分割图像的纹理方向清晰可见,并且连表面缺陷也很清楚,为自动铺放的铺放角度监测和表面缺陷检测提供了良好的基础。之后的滤波实验可以发现,滤波器所采用的窗口角度在一定程度上可以反映图像的纹理方向角度。但是本文并未深入研究该方面问题,因此滤波的效果还是比较粗糙,如何提高方向性滤波器的效果将在以后做深入研究。此外,基于视觉的检测方法的检测精度另一方面和所采集图像本身的质量息息相关,受照明条件影响较大。当入射背景光源的颜色,波长,强度,入射角度不同时,采集的图像质量也参差不齐,如何提高采集图像本身的质量也是需要深入研究的问题。

4 总结

本文针对大型复合材料结构件铺放工艺特点,在充分考虑到复合材料铺放图像表面纹理特性的基础上,提出了一种利用图像二维直方图的质心进行分割的方法,对分割后的图像处理可以大大降低后续处理的复杂度。并且提出了一种通过滤波器的窗口角度来判断纹理方向的方法。实验证明,本文所提出的分割方法在呈现出预浸带表面图像的纹理走向的同时,降低了计算复杂度,可以满足自动铺放中铺放头方向检测的稳定性和实时性要求。同时通过方向性滤波器判断所得的纹理角度也比较接近实际纹理角度。

摘要：大型复合材料构件的表面复杂性给铺放过程中工艺参数的实时监控带来了一定的难度,尤其是铺放头的铺放角度这一重要参数。结合视频图像处理技术,利用复合材料铺放图像表面纹理的光学反射特性,提出了一种结合图像分割和滤波的纹理方向分析方法。利用图像二维直方图的质心进行分割,对分割后的二值图像进行滤波,并且通过方向性滤波器的窗口角度来判断纹理方向。实验证明,提出的分割方法分割效果好速度快,可以满足自动铺放中铺放路径监测的稳定性和实时性要求。同时通过方向性滤波器判断所得的纹理角度也比较接近实际纹理角度。

自动检测方法 篇9

关键词：互调干扰,天馈线,自动检测,pearson相关系数,多元线性回归

一、引言

随着移动网络规模的日益扩大, 因频率复用等因素造成的内外部干扰越来越成为影响网络的关键因素, 对通话质量、掉线、拥塞均有显著影响, 同时也给维护工作带来了较大的困难, 因此快速有效的判断天馈内外部干扰就显得有非常重要意义。

在通信领域很多文献提出了某些方面的解决方法。王华[1]提出设备功率调节来避免互调干扰;何枫[2]等对TD-LTE网络F频段系统间干扰问题, 提出一套排查方案;张建伟[3]对广播发射器互调干扰问题提出检测和排除方案。然而当前天馈线内外干扰监测方案的研究还相对落后。

有鉴于此, 本文基于天馈线的工作原理, 结合天馈线干扰维护积累的历史数据, 研究出了一种通过分析基站KPI, 就可有效地判断出天馈线是否存在干扰的方法。利用该方法, 可以实现远程自动检测天馈线的干扰问题, 从而大大提高天馈线问题检测的效率, 保障了天馈线的正常运行。

二、历史数据挖掘

数据来自于一线维护的积累, 主要有话务量、切换成功率、掉话率、上下行质量等天馈KPI和干扰带等信息。根据天馈线维护经验推断, 是否存在干扰带应该可以从话务量的变化判断出来, 所以首先研究话务量与干扰带的相关性。这里用Pearson相关系数来观察[4], Pearson相关系数的定义如下:

设xi和yi为两个随机变量, 其中i=1, 2, 3, …N, 则两者间的Pearson系数r定义如下为

其相关性强度的判断标准为:

1、说明两者相关性显著;

2、说明两者高度相关;

3、说明两者中度相关;

4、说明两者低度相关;

5、说明两者关系极弱或者认为不相关。

其两个随机变量的变化方向的判断依据为:

1、r>0说明两者变化方向相同, 称为正相关;

2、r<0说明两者变化方向相关, 称为负相关。

数据样例:使用的数据是通过OMC网获取的一些天馈线的历史KPI每线话务量和检测到的干扰带, 粒度是每小时, 周期至少为一个月。

经过对数据分析发现:存在内部干扰时, 相关系数均大于0.6;不存在内部干扰时, 两者不具备相关性。

在不存在相关性的情况下, 根据外部干扰不定时开关的特性, 判断是否存在外部干扰, 某干扰带与话务量无关的天馈的干扰带, 随时间的变化如图1所示:

其它KPI指标切换成功率、掉话率、上下行质量, 与干扰带的相关性研究方法与上文相同, 此处略。

三、多元回归判断模型

由历史数据的挖掘结果, 证明了通过天馈的一些KPI与干扰带的相关性判断是否存在干扰、存在何种干扰的可行性。具体实现时, 可以通过多元回归算法, 一起检测干扰带与这些KPI的相关性。

多元线性回归模型[5]为:

其中, x1, x2, x3, x4, x5为5个随机变量, 本文分别代表话务量、切换成功率、掉话率、上行质量、下行质量, b0为常数项, b1, b2, b3, b4, b5为回归系数, b1为x1每增加一个单位对y的效应, 即x1对y的偏回归系数;b2, b3, b4, b5同理分别为x2对y、x3对y、x4对y和x5对y的偏回归系数, e为误差。

多元线性回归模型的参数估计, 同一元线性回归方程一样, 也是在要求误差平方和∑ee2 e为最小的前提下, 用最小二乘法求解参数。

一元线性回归直线方程y=a+bx, 由最小二乘法可得:

则上述五元线性回归模型, 求解回归参数的标准方程组为

可用矩阵法求解参数b0, b1, b2, b3, b4, b5, 即

判断依据为: (1) 根据各一次项系数的正负和有无统计意义进行判断, 一次项系数为正, 且有统计意义, 则判断为存在内部干扰, 否则为无内部干扰。 (2) 根据常数项为正值, 且有统计意义, 则判断为存在外部干扰, 常数项就是外部干扰值;常数项为负值, 且有统计意义, 则判断为外部干扰可能存在不定时开关;常数项无统计意义, 则判断为无外部干扰。

四、模块验证

通过天馈线智能检测系统, 提取厦门的A、B、C、D、E五个小区近一个月数据进行模型分析是否存在内部干扰或外部干扰。经过模型分析, 判定由Sig的值是否小于0.05可判断回归系数b0, b1, b2, b3, b4, b5是否有统计意义。五个小区的B值和Sig和统计如表1:

根据模型判定结果和现场测试判定结果对比如表2:

通过上表数据可看出:模型分析结果与现场测试结果完全一致, 说明模型分析结果准确有效。通过上述模块检测机制, 可以有效地对天馈线内部或外部干扰情形进行远程检测, 并且可以针对具体内部干扰问题进行修复处理, 实测验证该机制可以高效地保障天馈线系统的正常运行。

五、总结

本文提出了远程检测天馈线系统内外干扰方法, 相比传统方法提高了天馈线运维效率, 可以减少运维人员的工作, 有效降低运维成本。运用系统可以实现远程快速确认干扰问题所在, 提出故障排除流程, 从而快速准确的解决天馈线内外干扰问题, 具有时间成本和经济成本应用价值和推广可行性。

参考文献

[1]王华.ESVN40功能开发及在互调干扰监测中的运用[J].中国无线电管理, 2000 (1) :18-20

[2]何枫, 曹东旭, 蔡海波等.TD-LTE网络F频段系统间干扰的排查方法研究[J].信息通信, 2013 (8) :206-207

[3]张建伟.调频广播发射机互调干扰信号的测试与排查[J].广播与电视技术, 2013, 39 (11) :94-94

[4]wiki:pearson相关系数, URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_coefficient

自动质量检测突破中绽放无限精彩 篇10

近年来，随着自动质量检测系统的普及和推广，烟包印刷企业渐渐体会到自动化质量管理在质检环节的重要性和价值所在，其不仅可以提升产品合格率，还能协助烟包印刷企业改进工艺流程，建立统一的质量管理标准体系，达到一个长期稳定的质量控制水平。因此，越来越多的烟包印刷企业开始意识到，应用自动质量检测系统是提高自身竞争力和利润率、增加客户满意度的一大关键突破点。

技术日臻完善

与传统的人工检测方式比起来，自动质量检测系统的检测过程更精准、更稳定、更高效。而且，近年来随着相关技术的突飞猛进，为满足客户越来越高的质量要求，自动质量检测技术的提升空间不断被拓展，如今，其正在从以往的简单初级化向多元化、灵活化的方向逐步升级。

升级一：检测缺陷多元化

近年来，随着人们审美标准的不断提高，我国烟包表面设计越来越多样化，生产工艺愈加复杂，使用的材料也更为讲究，但随之而来的便是各种质量缺陷的出现，其中，不仅有印刷中出现的套印不准、偏色、漏印等常规二维缺陷，随着一些特殊材料（如光柱镭射材料）和一些复杂工艺（如全息定位烫印、立体烫印、起凸等工艺）的应用，更是出现了烫印划痕、全息图案定位不良等特殊二维缺陷，以及凹凸高度偏差、起凸偏位等三维缺陷，这都对烟包生产过程中的质量检测提出了新的革命性挑战。早期自动质量检测系统的检测范围比较有限，检测对象仅限于一些常规二维缺陷，对于特殊二维缺陷及三维缺陷的检测则力不从心。如今，随着多角度镭射光源拍照技术的发展，自动质量检测系统日趋成熟，这些检测难题也在逐一迎刃而解，能够检测的缺陷也越来越多元化。比如，凌云光子的第三代产品能够对各种材料（包括光柱镭射材料）的多种二维缺陷（包括较为细微的缺陷）进行检测，而其第四代产品又有了更大的突破，能够实现对起凸、覆膜、烫印等工艺过程中一些特殊二维缺陷和三维缺陷的检测，如烫印划痕、覆膜气泡等，而且检测精度较高，如划痕缺陷的检测精度可达0.1mm×1mm，能检测到0.1mm2微小尺寸的覆膜气泡。

升级二：检测精度灵活化

成本和质量可谓烟包印刷企业提高核心竞争力的最关键因素，有效的成本控制能够降低企业的成本，提高竞争力，过硬的产品质量可以使企业获得极高的客户满意度，赢得客户的信任。然而，成本和质量有时反而会成为一对“矛盾体”，这是因为过去所应用的自动质量检测系统无法形成一个放宽的、具有弹性的检测标准，通常情况下只能设置固定的、单一的检测精度，在质量检测过程中，为充分保证产品质量，烟包印刷企业往往会将检测精度设置到最窄范围，但结果反而造成了大量次品，例如，一般无法接受的微小缺陷，如果出现在某些特定的区域（如上胶、糊口部位），会被判为废品并剔除，其实这些却在大多客户接受范围内，无疑会给烟包印刷企业带来较大的利润损失。

为此，国内多家自动质量检测系统供应商都纷纷将目光聚焦在检测参数灵活性设定的系统研发上，并相继推出相关产品。例如，大恒图像研发的印刷质量检测系统，通过选用不同的软件模块，无论针对单张或卷筒，都可分区域、分等级设定检测精度，如烟包的商标和LOGO定义为“最严格检测区”，可设定较为精准的检测精度，而烟包的上胶翼、糊口位置等隐蔽部分则定义为“检测忽略区”，可以不检测或者实行放宽检测。“检测参数的灵活性设定，可进一步满足客户的不同需求，他们可根据产品的特质来自行设定各类检测精度，这样不仅给烟包印刷企业减轻了压力，而且还能帮助其与下游客户找到一个质量与成本的平衡点。”大恒图像的某位人士如是说道。

目前自动质量检测系统在烟包生产过程中已得到很好的应用，尤其三维缺陷检测技术的突破，为检测过程中实现烟包缺陷的100%覆盖率创造可能，同时也给广大烟包印刷企业提高产品质量提供最佳的检测手段。

应用收益不断

“自动质量检测系统成功地将大量劳动力从繁重的检测工作中解脱出来，不仅节约了人工成本，其更稳定、更长效、更可靠的优势也为烟包印刷企业保证了交货期和产品质量，自动质量检测系统的应用可以说是印刷行业一项颠覆性的技术革新。”贵州劲嘉新型包装材料有限公司质量管理培训经理李杰文道出了自动质量检测系统的优势。

正是基于这些优势，自动质量检测系统受到越来越多的青睐与认可。时至今日，自动质量检测系统在烟包印刷行业的应用已遍地开花。那么，自动质量检测系统到底为烟包印刷企业带来的哪些显著收益？在此，让我们一起聆听几家烟包印刷企业代表的使用感受。

莱州印务

莱州印务早在2010年便引进了长荣股份的2台离线检品机，主要用于烟包出厂前的质量终检，对于印刷和印后加工过程中产生的一些质量缺陷，如刀线、墨斑、套印不准等能较好地识别并剔除，大大提高了成品率。另外，为了缓解终检过程中的检测压力，2012年，莱州印务在凹印生产线上安装了大恒图像的印刷在线质量检测系统，该检测系统可根据需求定制检测模块，通过与系统存储的标准图像进行比对，检出质量缺陷，并用不同颜色的色块来代替不同的缺陷类型，以帮助操作人员方便地辨认，及时采取措施调整工艺，有效降低连续性废品的产生。莱州印务工程师马广省强调道：“在线和离线质量检测系统的结合使用，给我公司带来生产效率翻倍提升、成本显著下降等众多好处。”

云南九九

考虑到烟包烫印工序中产生的缺陷所占的比例较高，2009年，云南九九引进了2套凌云光子的PackagingSave自动质量检测系统，加装在烫金机上，主要检测对象为“红云软珍”和“红塔山”产品。“尽管当时该系统还不是很完善，稳定性也不是很好，但与传统的人工检测比起来，也帮助我公司提升将近20%的生产效率。”云南九九基建部李经理说道。

随着检测工艺的不断完善和光源技术的升级，2012年，云南九九在凌云光子技术人员的帮助下，为正在运行的2套自动质量检测系统实施工艺和技术上的全位升级，应用2台高级相机取代当初的4台相机，缺陷覆盖率更高，针对印刷、普通烫印、全息定位烫印等工艺产生的缺陷能准确识别，并能在保证缺陷定位精确的基础上一次性完成整卷检测，这种先检测后分卷的方式相比之前效率提升了将近40%，更重要的是，公司整体成品率提升了一个台阶，云南九九也因此而赢得了烟厂的高度认可。

贵州劲嘉

贵州劲嘉应用的意大利赛鲁迪9色凹印生产线上配备有在线彩色图像质量检测系统，通过安装在每一个色组中高分辨率摄像头来对印刷过程的产品实时高速检测，对印刷色差、套印偏差等印品表面缺陷都能实现精准检测，并及时反馈，给操作人员带来极大的方便，这些都是人工检测无法代替的。深切体会到自动质量检测系统带来的好处，贵州劲嘉又加大了这方面的投资，于2011年6月引进了一台上海科拓机电科技发展有限公司生产的KT1020大张印品高速品检机，该设备在产品终检过程中充分展现出其“精、准、快”的优势，独特的双镜头设计可从不同角度进行图像采集，成功克服了特殊材料（如镭射材料）折射导致的成像困难问题，对起凸偏位、烫印划痕、镭射划伤等缺陷能自动识别并在线剔废，大大提高了生产效率，降低人工成本，提升了公司形象，为公司争取了更多订单。

突破引领未来

毫无疑问，自动质量检测系统已经适应了我国烟包印刷市场的生产需求，每一位受访者均表示，其必定会成为未来烟包检测中不可或缺的一项技术。然而，“适应”并不代表“成熟”，随着印刷技术的不断提升和数字图像处理相关技术的发展，自动质量检测技术也不会停止前进的脚步，未来其发展将聚焦在以下两方面。

一方面，检测工艺与生产工艺更加融合。如今，烟包印刷企业对自动质量检测系统提出了更高的要求，他们希望检测系统能够与ERP系统进行信息互通，以将检测信息即时传输到管理系统中。此外，当涉及可变信息和防伪信息时，自动质量检测系统应能在信息的存储、传输和验证方面提供非常便捷的管理方式，并保证信息的可靠性。总之，自动检测系统未来应将相对独立的检测系统、生产管理系统、可变信息管控系统等完美地融合在一起，大大减少传统管理环节中信息传递和繁杂的统计分析工作。对此，相关供应商应有超前意识，深度了解烟包印刷企业的工艺发展趋势，并有针对性地开发产品。

另一方面，自动化程度进一步提升。自动质量检测技术的发展必然为产品质量提升提供充分的保障，为了更好地控制印刷质量，通过自动质量检测系统发现缺陷只是第一步，行业期待的目标是进一步找出缺陷产生的原因，并自动控制相应的生产设备做出调整，以实现对产品质量的闭环控制，从而大大降低生产环节对操作人员的依赖性。对此，作为技术开发方不仅要在图像处理技术和软件控制方面加快研发的步伐，更要积极地与烟包印刷企业和印刷加工设备供应商展开沟通与交流，共同推进自动质量控制系统向集成化、自动化方向更进一步提升。