现代检测理论与技优秀课件
《现代检测技术,》课件
声学检测技术
利用声波传播，通过检测回波分 析材料性质。
无损检测技术
使用X射线、射线、火烧等无损 手段检测材料缺陷。
质谱检测技术
利用化学方法将物质分离并分析 物质结构。
应用领域
1 医学领域
疾病检测、医疗影像等。
3 环境保护
水、空气等环保领域。
2 制造业
质量控制、产品检测等。
4 野外探测
矿产勘探、灾害救援等。
现代检测技术
现代检测技术是一种综合性的技术体系，涵盖了各种物理、化学、生物、信 息技术等领域，具有极高的精确度和稳定性，广泛应用于各行各业。
定义
涵盖广泛
包括了物理、化学、生物、信息技术等多个领域。
应用广泛
广泛应用于生产、研发、检测等领域。
特点鲜明
精度高、结果稳定、效率快。
分类
光学检测技术
通过光学原理进行观测、分析、 检测。
全面升级
市场需求将不断推动行业全 面升级，技术将更加成熟、 应用将更加广泛。
多元化
与其他领域的融合将解决更 多需求，将出现更多创新应 用方向。
行业整合
行业市场将逐步实现整合， 市场格局可能发生变化，主 流企业竞争将更为激烈。
优势和不足
优势
• 高精度、高效率 • 非破坏性检测 • 多领域应用
不足
• 高昂成本、设备复杂 • 专业性较强 • 部分技术仍处于初级阶段
市场前景
ห้องสมุดไป่ตู้
1
市场需求
各个领域对于检测精度与效率不断提高，对现代检测技术的市场需求日益增长。
2
市场规模
预计2025年全球现代检测技术市场规模将超过1000亿美元，具有良好的发展前 景和广阔的市场空间。
《现代检测技术》课件
电学检测技术如电导率法、伏安 法等，可以检测出食品中的农药 残留、重金属含量等有害物质， 保障食品安全。
化学检测技术在环境监测中的应用
化学检测技术利用化学反应原理，可以对环境中的污染物 进行定性和定量分析。
化学检测技术如分光光度法、色谱法等，可以对大气、水 体、土壤等环境中的有害物质进行监测，为环境保护提供 科学依据。
质勘探等领域。
声学检测技术包括超声检测、声发 射检测和次声检测等。
声学检测技术的发展趋势是高精度 、高分辨率和高灵敏度，如超声相 控阵技术和激光超声技术的应用。
电学检测技术
01
电学检测技术是指利用电学原 理对被检测对象进行测量和检
验的技术。
02
电学检测技术具有测量精度高 、稳定性好和可靠性高等优点 ，广泛应用于电子元器件和集 成电路的缺陷检测等领域。
总结词
现代检测技术的应用涉及数据安全、设备安全和人身安全等问题。
详细描述
数据泄露、设备损坏和人身伤害等安全问题给现代检测技术的应用 带来了风险和挑战。
解决方案
建立完善的安全管理制度，加强数据加密、设备维护和人员安全培 训等工作，确保技术应用的安全可靠。
技术人才培养问题
总结词
现代检测技术需要高素质的技术人才进行研发和应用。
技术应用成本问题
总结词
现代检测技术的应用成本较高，给企 业带来经济压力。
详细描述
解决方案
政府和企业可以共同投资研发，降低 技术应用成本；同时，可以通过租赁 、共享设备等方式降低企业一次性投 入成本。
高昂的设备购置成本、维护成本和人 员培训成本使得一些企业在应用现代 检测技术时犹豫不决。
技术应用安全问题
详细描述
目前市场上高素质的技术人才供不应求，成为制约现代检 测技术发展的瓶颈。
现代检测技术的理论基础
1
40
第1章 现代检测技术的理论基础
3. 系统误差的消除 （1） 在测量结果中进行修正
（2）消除系统误差的根源
（3）在测量系统中采用补偿措施 （4） 实时反馈修正
1
41
第1章 现代检测技术的理论基础
1.2.3 粗大误差 常用的几种准则: 1. 3ζ准则 如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值
1
17
第1章 现代检测技术的理论基础
1． 测量误差的表示方法 （1） 绝对误差 绝对误差 = 测量值-真实值
1
18
第1章 现代检测技术的理论基础
（2） 相对误差
相对误差 = 绝对误差/真实值
1
19
第1章 现代检测技术的理论基础
（3） 引用误差
100% 测量范围上限- 测量范围下限
pi vi2
i 1
m
(m 1) pi
i 1
1 50
m
第1章 现代检测技术的理论基础
• 1.2.4 测量数据处理中的几个问题
•
1. 测量误差的合成
• 误差的合成问题:各局部误差对整个测量系统影响.
• 误差的合成:若已知各环节的误差而求总的误差.
• 误差的分配:总的误差确定后, 要确定各环节具有多大 误
x 代替之,
x
1
33
第1章 现代检测技术的理论基础
3.正态分布的概率计算 正态分布的概率函数为 Y = f(v) =
v2 2a 2
1 2
e
故
ydv 100% 1
1
34
第1章 现代检测技术的理论基础
第五章 现代检测技术(共10张PPT)
）、数据采集卡等。
（由即VX（基I总于线即过构程成基数的据虚于建拟模仪过）器。程系统数据建模）。具体来说建模可分为：机理
也可将虚拟仪器概括为：由计算机、应用软件和仪器硬件三大部
分组成，且在仪器仪表中最大限度地用软件代替硬件。
二、虚拟仪器的构成
图5-1 虚拟仪器的基本组成
所建模型和实际对象间存在误差，如果误差大于工艺允许的 能通过其他检测手段得到过程变量估计值以对软测量模型进行校验，并根据两者偏差确定数学模型校正与否； 性，使其对象特性和工作点会不可避免的发生变化和漂移，
2.尚存在的问题 第二节 虚拟仪器技术
第二节 虚拟仪器技术
软保测持•量 一技定软术的按精测其度建的量模软技方测法量术可模分型的为的机问发理题展建还模没依和有非理赖机想理的于建解模决两方个案。基本问题的解决： 工业实际可装置计在运算行过性程与中，实由于时过程性的随问机噪题声和。不确定
解（：2）建经软过测模分量析、技可术知回的湿通蒸归用汽性干分度的析在、线自状动测态量主估要依计赖于、给水模式识别、人工神经网络、 保第持二模一 节定虚糊的拟精数仪度器的学技软术测、量模相型的关问分题还析没有和理想现的解代决方非案。线性信息处理技术等。
四、 软测量技术应用举例 第二节 虚拟仪器技术
4． 测量模型修正 工业实际装置在运行过程中，由于过程的随机噪声和不确定
据进行重新建模，也可以通过闭环校正进行数学模型的修正。
三、软测量技术的应用
1． 软测量技术的应用条件
•通过软测量技术所得到的过程变量估计值必须在工艺过程所允许的精
现代检测技术及仪表现代检测理论与技术
现代检测技术及仪表现代检测理论与技术现代检测理论与技术检测技术是将自动化、电子、计算机、控制工程、处理、机械等多种学科、多种技术融合为一体并综合运用的符合技术，广泛应用于交通、电力、冶金、化工、建材等各领域自动化装备及生产自动化过程。
1. 常用算法在现代检测理论与技术这门学科中介绍了几种经典的算法，其中遗传算法是最常应用到的。
遗传算法（Geic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan 大学J.Holland 教授于1975年首先提出来的。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。
每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。
搜索算法的共同特征为：①首先组成一组候选解；②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度；③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。
在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。
现代检测理论与技术
现代检测理论与技术检测技术是将自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理、机械等多种学科、多种技术融合为一体并综合运用的符合技术，广泛应用于交通、电力、冶金、化工、建材等各领域自动化装备及生产自动化过程。
1.常用算法在现代检测理论与技术这门学科中介绍了几种经典的算法，其中遗传算法是最常应用到的。
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。
每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。
搜索算法的共同特征为：①首先组成一组候选解；②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度；③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。
在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。
现代检测理论和技PPT15页
41、俯仰终宇宙，不乐复何如。 42、夏日长抱饥，寒夜无被眠。 43、不戚戚于贫贱，不汲汲于富贵。 44、欲言无予和，挥杯劝孤影。 45、盛年不重来，一日难再晨。及时 当勉励 ，岁月 不待人 。
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
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讲授内容
专题一、微位移场的现代检测方法 • 激光全息干涉度量术 • 激光散斑照相术 • 白光散斑照相术 • 激光散斑干涉术
专题二、干涉条纹图的处理方法 • 图像系统简介 • 数字图像预处理 • 干涉条纹图的处理方法
专题三、结构变形的三角几何测量方法 • 测试原理与系统 • 逐点测量方法 • 全场测量方法
对随机噪声有较好的抑制效果， 图像的模糊程度较小。
1.3 图像锐化
1.3.1 微分算子 函数梯度的定义：
f
G[
f
(x,
y )]
x f
y
梯度的大小
1
G[f
(x,
y)]f 2 x
fy22
差分方法一
xf(i,j)f(i,j)f(i1,j) yf(i,j)f(i,j)f(i,j1)
梯度的值为
1.4.1.4 梯形低通滤波器(TLPF)
1
对应
2
(a) BLPF特性曲线 (b)ELPF特性曲线 (c)TLPF特性曲线 几种低通滤波器特性曲线
1.4.1.3 指数低通滤波器(ELPF)
H(u,v)expD(D u0,v)n
1)具有平滑过渡带，无“振铃”现 象；
2）比BLPF具有更快的衰减特性， 滤波后的图像也模糊一些。
(a) BLPF特性曲线 (b)ELPF特性曲线 (c)TLPF特性曲线 几种低通滤波器特性曲线
或
G f ( x , y ) f ( i , j ) f ( i 1 , j 1 ) f ( i 1 , j ) f ( i , j 1 )
梯度增强图像的生成方法
1）以梯度值作为输出值
g(x,y)G [f(x,y)]
2) 辅以门限判决，增强边缘轮廓
G [f(x,y)] ifG [f(x,y) ]T g(x,y) f(x,y) 其他
3）给边缘一个特定的灰度值
g(x,y) fL (g x,y)
ifG [f(x,y) ]T 其他
梯度增强图像的生成方法
3）给边缘一个特定的灰度值
g(x,y) fL (g x,y)
ifG [f(x,y) ]T 其他
4）给背景一个特定的灰度值
G [f(x,y)] ifG [f(x,y) ]T
g(x,y) L B
f(x,y)
傅立叶变换
线性低通滤波器
F(u,v)
傅立叶反变换
G(u,v)
g(x,y)
设线性低通滤波器的传递函数为H（u，v），滤波 器的输出为
G (u ,v ) H (u ,v )F (u ,v )
1.4.1低通滤波
1.4.1.1理想低通滤波器
1 H(u,v) 0
D(u,v)D0 D(u,v)D0
• f (i 1, j 1)
•
Sobel 算子图像窗口
窗口中心像素在x，y方向上的梯度为
Sx f(i1,j1)2f(i1,j)f(i1,j1) f(i1, j1)2f(i1, j)f(i1, j1)
Sy f(i1,j1)2f(i,j1)f(i1,j1) f(i1, j1)2f(i, j1)f(i1, j1)
差分方法二（Robert Gradient)
f (i, j)
f (i, j 1)
梯度的值为
f (i 1, j)
f (i 1, j 1)
1
G f ( x , y ) f ( i , j ) f ( i 1 , j 1 ) 2 f ( i 1 , j ) f ( i , j 1 ) 2 2
增强后的图象灰度值为பைடு நூலகம்gSx2Sy2 或gSxSy
主要特点：对随机噪声有一定抑制作用，锐化后的边缘粗而亮
对模糊图像的处理还有拉普拉斯算子等方法。
1.4 图像滤波
图像可通过二维傅立叶变换转换到频率域，在频域中同样可举 行平滑、锐化等操作。频域中的平滑采用低通滤波和同态滤波实现， 而锐化则采用高通滤波实现。
专题四、相关测量与分析技术 • 原理与系统 • 在流体速度场、超声检测及变形场分析中的应
用
专题二： 图像处理系统与应用
Automatic point-by-point filtering by image processing
应用领域
1. 遥感图象 2. 军事 3. 安全 4. 工业质量检测 5. 机器人视觉 6. 文件处理 7. 科学研究
M (x,y) A
或
g(i,j) M 1(x,y)A f(x,y), if f(i,j)f T
f(i,j)
if f(i,j)f T
• 低通滤波卷积模板
1 1 1
1 9
1
1
1
1 1 1
1 1 1
1 10
1
2
1
1 1 1
1 2 1
1 16
2
4
2
1 2 1
1.2 中值滤波
把被处理的模版内的图像数据 按大小进行排列，取中值代替被处 理点的数据。
D (u,v)u2v21/2
理想低通滤波器频率特性曲线
理想低通滤波器在处理过程中会产生较严重的模糊和“振铃”效果。
1.4.1.2 巴特沃斯低通滤波器或最大平坦滤波器
H
(u,
v)
1
1
D(u, v)
/
D0
2n
或
H(u,v) 1
1
2 1 D(u,v) / D02n
n为滤波器阶数，正整数。
D0为H的最大值的 的频率。
• 图像数字化
数字图象预处理
图像处理：获取包 含目标变量的图像
提取特征量,计算目标变量
• 图像数字化 ： 由摄像头（CCD器件）与AD转换 器即图像采集卡完成。
• 灰度图与彩色图 • 图像分辨率
• 图像在计算机中的表达形式
1 图像预处理的方法
1.1邻域平均法
g(i,j)1 f(x,y)x,y0 ,1 ,2 ..N . ,1
其他
5）用二值图表示背景和边缘
g(x,y) L L B G
ifG [f(x,y) ]T 其他
1.3.2 Sobel 算子
f (i 1, j 1)
• f (i, j 1)
• f (i 1, j 1)
•
f (i 1, j)
• f (i, j)
• f (i 1, j)
•
f (i 1, j 1)
• f (i, j 1)
f (i, j)
f (i, j 1)
f (i 1, j)
f (i 1, j 1)
1
G f ( x ,y ) f ( i ,j ) f ( i 1 ,j ) 2 f ( i ,j ) f ( i ,j 1 ) 2 2
或
G f ( x , y ) f ( i , j ) f ( i 1 , j ) f ( i , j ) f ( i , j 1 )