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在很多工况下振动机械需要在工作过程中具有宽频谱、高振强的振动性能,为破解高振强状态下难以安全运行的测控技术瓶颈,研发LabVIEW测控系统,通过试验分析振强变化规律及导致振动机械运行不安全因素,利用传感检测的振动信号放大处理后,通过数据采集卡输入到上位机,经LabVIEW程序的处理后,在采集卡输出并控制变频器,从而控制振动机的振强特性变化规律,在可控范围内进行高效、安全地工作;试验和记录表明该系统对振动机的高振强性能具有实时有效的测控效果。

根据红外成像特性及金属表面缺陷区域灰度分布变化缓慢的特点，提出了一种基于小波纹理特性统计分析的铜带表面缺陷视觉检测方法。利用CCD视觉传感器获取受检金属表面的红外影像资料，引入一阶Haar小波分解红外图像，抽取4个小波特性，然后分别使用Hotelling T2和X2多变量统计法融合4个小波特性。最后根据统计值判别图像是否存在缺陷，并使用支持向量机对缺陷进行分类。比较分析了两种小波域多变量统计方法检测缺陷的性能。实验结果表明，Hotelling T2统计法在缺陷检测和识别方面的性能较好，对微小缺陷可达到92.8%的检测率和95.42%的识别率。