金属表面缺陷检测论文笔记
GFS的诞生来源于google日益增长的数据量的处理需求，它是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型分布式数据密集型应用，在廉价的通用硬件上运行时提供容错机制，并且可以为大量客户端提供较高的聚合性能。 它的设计由当前和预期的应用负载(当时的)和技术环境驱动，与以前的文件系统的假设有着明显不同，因此gfs在设计上有几个不同的points：
当前已部署多个集群用于不同目的，最大的拥有1000多个存储节点，超过300TB的存储服务，并且有数百个客户端连续不断地高负载请求。
前面提到一些对应用负载和技术环境的观察，现在更详细地进行阐述：
虽然GFS不能提供像POSIX标准的API，但它提供一个相似的文件系统接口。文件在目录中按层次结构组织，并以路径名作为标识。支持create、delete、open、close、read and write files。
gfs支持快照和record append操作。快照以低代价创建文件副本或者目录树，record append支持多个客户端并发地写文件，保证每个独立客户端append的原子性。
一个gfs集群包含一个master和多个chunkservers，chunkserver被多个客户端访问，如图1所示。每一个都是普通linux机器上运行的用户态服务进程。资源允许的情况下，客户端可以和chunkserver部署在同一台机器上。
文件被划分为固定大小的块。每个chunk由一个独一无二的64位大小的chunk handle所标识，chunk handle在chunk被创建时由master分配。每个chunk的副本分布在多个机器上，系统默认为三副本模式，用户也可以为不同namespace的文件指定不同级别的副本。
master包含文件系统的所有元信息。包含namespace、访问控制权限信息、文件到chunks的映射、当前chunks的位置信息。也控制着全局的活动，像chunk租约管理、gc、chunk迁移等。master通过心跳的方式与每个chunkserver交流来发送它的指令和收集状态。
客户端与master的交互涉及元信息操作，所有数据操作直接与chunkserver交互。gfs不提供POSIX标准API，因此不需要挂接到linux的vnode层。
客户端和chunkserver都不缓存文件数据。大多数应用传输大文件，客户端缓存收益很低。chunks作为本地的文件存储，linux系统有自己的buffer cache，chunkserver不需要再增加缓存。
单master简化了系统的设计，但是会有单点的瓶颈问题，这是必须要解决的。客户端不会从master读写数据文件，客户端请求master它需要的交互的chunkserver信息，并且将其缓存一段时间，后续的操作直接与chunkservers交互。
客户端会发送请求给离它最近的一个副本。实际上，客户端通常会向master请求多个chunk的信息，以减少未来与maser交互的代价。
chunk size定为64MB，相比普通的文件系统的block size更大。每个chunk副本以linux文件的形式存在chunkserver上，仅根据需要来扩展。使用lazy space allocation的方式避免空间浪费。
large chunk size有以下几个优点：
但是large chunk size with lazy space allocation也有其缺点：单个文件可能包含很少数量的chunks，或许只有一个，当许多客户端访问相同文件时这些chunks成为热点。但由于目标应用大多是顺序的读多个large chunk文件，热点并不是主要的问题。 然而GFS第一次用于批处理队列系统时确实出现了热点问题，数百个客户端同时访问一个单chunk文件，存储这个文件的几个chunkserver超负荷运转，当时通过错开应用的启动时间避免了这个问题，一个潜在、长期的解决方法是允许客户端从其它客户端读取数据。
master保存三种类型的元数据：
所有元数据都保存在内存中 。对于元数据的内存操作是很快的，后台任务周期巡检整个状态也是比较简单高效的。周期巡检用于实现chunk gc、在chunkserver故障时重新构造副本、chunk迁移以平衡多个chunkserver的负载和disk usage。 虽然系统的容量受master内存大小的限制，但这并不是一个严重的问题，64MB的chunk只需要不到64byte大小的元信息，如果一定需要更大的文件系统，那么增加内存的代价相比为可靠性、性能和灵活性等付出的代价是较小的。
前两种类型的元数据通过写日志来保证持久化，并且会复制日志到远程机器上。master不需要将chunks的位置信息持久化，而是在master启动和新的chunkserver加入集群时向每个chunkserver询问它的位置信息，之后通过心跳信息监控chunk位置变更信息。chunkserver作为最后一关是确切知道自己本地有没有哪些chunk的，因此维护一个一致性的视图是没有必要的。
operation log 包含元数据的变更记录， 它是GFS的核心 ，它不仅仅是唯一的元数据持久化记录，也表明了并发操作的逻辑时间线。文件、chunks和它们的版本都是由逻辑时间线唯一标识。元数据变更记录在持久化之前对客户端是不可见的，而且日志被复制到多个远程的机器，只有相应的记录在本地和远程都持久化到硬盘了才可以回复客户端。master使用批处理log的方式提高系统的吞吐。
master通过回放日志来恢复文件系统的状态，为提高恢复速度需要保持log量足够小。当log增长超过特定大小时，master会checkpoint它的状态，以加速恢复提高可用性。构建checkpoint可能需要花费一段时间，因此master以一种不delay后续变化的方式来组织内部状态，先switch到一个新的日志文件，使用独立的线程创建checkpoint，新的checkpoint包含了所有switch之前的变化。几百万个文件的集群在一分钟内可以完成，完成后将同时被写入本地和远程。恢复只需要最新的checkpoint和之后的日志文件，旧的checkpoints和日志文件可以完全删除。
GFS使用一个宽松的一致性模型，这种模型可以很好地支持分布式应用程序，而且实现起来简单有效。 file namesapce变化(例如文件创建)是原子的，使用namespace锁。 master的operation log定义了这些操作的全局顺序。
数据变化后文件region的状态取决于变化的类型，是否成功、失败或者是并发的。Table1做了总结。如果所有客户端都能看到相同的数据，无论它们读的是哪个副本，则这个file region是一致的。
数据变化有两种：writes或者record appends。write是指从应用指定offset处开始写数据，record append指即使存在并发冲突，数据也要被原子地append到文件至少一次，但offset是由GFS选定。
GFS保证在一系列成功的mutations后，file region是defined，通过下面两点来保证：
过期的副本将不会再涉及到任何mutation，master也不会将其位置信息回应给客户端，不久后将会被gc。但客户端缓存的信息可能包含过期的副本，缓存失效存在一个时间窗口，文件再次打开也会清除该文件的所有chunk信息。由于大多数文件是append-only，过期的副本通常返回的是过早的结尾???而不是过期的数据。
介绍客户端、master和chunkserver之间如何交互来实现数据变化、原子追加写和快照的。
使用租约的方式维护多个副本间一致的mutation order。master授权租约给副本中的一个，称之为primary。primary为chunk的mutaions选择一个顺序，所有副本都按照这个顺序apply。 租约机制最小化了master的管理overhead。租约初始的超时时间是60s，如果chunk一直在变化过程中，primary可以申请续租。这些授权和续租请求由master和chunkserver之间的心跳信息携带。master也可以尝试撤销租约，即使它与primary失去了联系，也可以等租约过期后安全地授权给另外一个副本。
在Figure2中，跟随着写入控制流展示了处理过程：
如果一个写请求比较大或者超出了chunk边界，GFS客户端将它拆为多个写操作，但是多个操作可能与其它客户端并发交叉写入，因此共享的fie region最终可能包含多个不同客户端的碎片，这会造成 一致性模型 中所描述的file region处于consistent but undefined状态。
数据以pipline的机制在chunkserver链上线性传输，而控制流是从客户端到primary再到所有的其它副本。分离数据流和控制流可以更高效地使用网络。可以带来以下好处：
GFS提供原子的append operaton叫作 record append 。传统的write中，客户端指定offset，并发写相同region时不是serializable，最终region可能包含多个客户端的碎片数据。而对于record append，客户端仅指定数据，GFS保证至少一次成功的原子append，offset由GFS选定，与Unix的O_APPEND模式相似。
多个客户端并发操作相同文件是比较重的。如果处理传统的write，客户端需要额外复杂和昂贵的同步逻辑，像分布式锁。而record append仅需要primary增加一点额外的逻辑：primary检查是否并发append数据的chunk会超出max size，如果会超出则将chunk填充到max size，并且告诉所有二级副本同样操作，然后回应客户端指出这个操作应该选择另一个chunk重试；大多数情况下记录是在max size内的，primary将数据append到自己的副本，并告诉所有二级副本按照确切的offset写数据，最后回应给客户端。
如果中间出现错误，客户端重试，相同chunk的副本可能包含不同的数据，可能包含相同的记录或者一部分相同，GFS不保证bytewise identical，仅仅保证数据至少有一次被成功地原子写入。从report success逻辑可以容易得出，数据必须是在某个chunk的所有副本上以相同的offset写入。在此之后，所有副本都与记录end一样长，即使后面不同的副本成为primary，任何将来的记录也将分配到更高的offset或者不同的chunk。根据上述的一致性保证，成功的record append的region是defined和一致的，而中间的region是不一致的(undefined)。GFS的应用可以处理这种不一致的region()。
snapshot 操作拷贝一份文件或者目录树，几乎是实时的，同时最大程度减少对正在进行中的mutation的干扰。 像AFS一样，使用标准的COW技术实现snapshot。当master接收到一个snapshot请求，首先将所有涉及到chunks的租约撤销，这保证了这些chunks后续的write将会先请求master查找租约持有者，master会创建一个新的副本来回应。
租约被撤销或者过期后，master将这个操作记录日志到disk。新创建的snapshot引用元数据相同的chunks。 当snapshot操作完成后，客户端第一次要写chunk C，发送请求给master查询持有租约者，master察觉到chunk C的引用大于1，则让每个含有当前chunk副本的chunkserver创建一个新的chunk叫作C'，所有创建都使用本地的副本，相比100Mb的网络本地速度大约是三倍速度。master授权租约给新的chunk C'中的一个并且回复给客户端，之后正常地写chunk。整个过程对客户端是透明的。
master执行所有的namespace操作。另外，它管理整个系统的chunk副本：
接下来，详细探讨这些细节。
许多master操作可能花费较长一段时间，比如snapshot操作需要撤销相关的所有chunks的租约。因此为了不delay其它master操作，在namesapce的regions上使用locks来确保串行化。 GFS没有按目录列出该目录中所有文件的结构，也不支持文件和目录的别名(unix中的硬链和软链)。GFS将完整的路径名到元数据的映射表作为它的逻辑namespace。使用前缀压缩，这个表可以有效保存在内存中。namespace tree中的每个节点都有一个关联的读写锁。 每个master操作在运行前都会获取一组锁。如果涉及到/d1/d2/../dn/leaf，它将获取目录名称/d1、/d1/d2、...、/d1/d2/.../dn上的读锁，完整路径/d1/d2/../dn/leaf的读锁或者写锁。leaf可以是文件或者目录。
创建文件不需要对父级目录加锁，因为没有"目录"的概念不会修改它，而加读锁是防止它被删除、重命名或者snapshot。这种锁机制的好处是允许相同目录下并发的mutations。
一个GFS集群通常具有分布在多个机架上的数百个chunkserver，这些chunkserver也会被相同或者不同机架的数百个客户端访问。不同机架上的两台计算机之间的通信可能会跨越一个或者多个网络交换机。另外进出机架的带宽可能小于机架内所有计算机的总带宽。多级分布式对如何分发数据以实现可伸缩性、可靠性和可用性提出了独特的挑战。 副本放置策略有两个目的：最大化数据可靠性和可用性，最大化网络带宽利用率。不仅要在多台机器上放置，还要在多个racks上，即使整个racks损坏也可以确保部分副本保持可用。也可以利用多个racks的总带宽。
chunk副本创建有三个原因：
当master创建新的chunk时，根据几个因素考虑如何放置新的副本：
当chunk可用副本的数量低于用户指定时，master会重新复制。可能发生在几种情况：
需要重新复制的chunk根据以下几个因素确定优先级：
master限制集群和每一个chunkserver内的活跃的clone数量，另外chunkserver通过限制其对源chunkserver的读请求来限制在每个clone操作上花费的带宽。
master会定期重新平衡副本：检查当前副本的分布，迁移副本以获得更好的磁盘空间利用率和负载平衡。同样通过此过程，master逐渐填充一个新的chunkserver。另外，master通常更倾向于移除具有低磁盘利用率chunkservers上的副本，以平衡空间使用。
当文件被删除时，master记录日志，但不会立即回收资源，而是将文件重命名为包含删除时间戳标记的隐藏名称。如果这些文件存在时间超过三天(时间可配置)，master巡检时会将其删除。在此之前，仍然可以用特殊名称来读取文件，并且可以重命名为正常名称来取消删除。当从namesapce中删除隐藏文件时，其内存元数据将被删除，这有效切断了所有chunk的连接，在对chunk namespace的扫描中，master识别出孤立的chunk并清除元数据。在心跳信息中，每个chunkserver报告其拥有的chunks子集，而master将回应不在存在于master元数据中的所有的chunk的标识。chunkserver可以自由删除此类chunk的副本。
这种gc机制相比立即删除有以下几个优点：
这种机制主要的缺点是当存储空间紧张时，延迟有时会影响用户的使用，重复创建和删除临时文件的应用可能无法立即重用存储。如果删除的文件再次被明确删除，GFS将通过加快存储回收来解决这些问题。还允许用户将不同的复制和回收策略应用于不同的namespace的不同部分中。
如果一个chunkserver故障或者chunk丢失了mutations，这个chunk副本可能是过期的。对于每个chunk，master都维护了一个chunk版本号。
当master授权租约给一个chunk时，这个chunk的版本号增加1，如果一个副本当前不可用了，则其版本号将不会领先。当chunkserver重新启动并报告其chunks集合和相关联的版本号时，master将检测到该chunkserver上具有过期的副本。如果master看到的版本号大于它记录的版本号，则认为在授权租约时失败了，因此将较高的版本号更新。
master在常规gc中删除旧的副本。另一个保护措施，在master回应客户端哪个chunk持有租约或者clone操作中chunkserver从另一个chunkserver读取chunk时会包含chunk的最新版本号。客户端或者chunkserver在执行操作时会验证版本号。
这个系统最大的挑战之一是处理经常故障的组件。组件的质量和数量造成的问题会超出预期，组件故障可能造成系统不可能，甚至数据错误。接下来讨论GFS如何应对这些挑战，还有系统如何诊断不可避免问题。
使用两个简单有效的方式保证系统的高可用：快速恢复和复制。 master和chunkserver的恢复都是秒级别的。 master维护每个chunk的副本数量，当chunkserver下线或者checksum检测出错误副本时，master会通过已有副本来复制。尽管复制提供了很好的解决方式，但仍在探索其它形式的跨服务器冗余方案，例如奇偶校验或者纠删码，以适应不断增长的只读存储需求。在非常松耦合的系统中实现这些更复杂的冗余方案更具有挑战性。
master的操作日志和checkpoint会被复制到多台机器上，状态的变化只有在本地和所有副本上都持久化以后才可以commit。master进程负责所有的mutations以及后台任务，当它宕机时可以很快重启，如果机器或者磁盘故障，GFS的外部监控将使用日志在其它节点重启新的master进程。在master宕机时，master的备节点只提供只读服务，它们不与master保持强一致，可能会落后于master，通常在1/4秒内。它们保证了那些不介意读到过期数据的应用的高可用读。类似于chunk的primary机制，master的备按照相同的序列应用日志。与master一样，在启动时从每个chunkserver拉取chunks的位置信息，与它们频繁交换握手消息来监控其状态。
每个chunkserver使用checksum来检测存储数据的损坏。数据损坏的chunk可以通过其它的副本来恢复，但是通过副本间比较来检验数据是不切实际的。正常的副本也不是完全一样的，如前文所讲，原子的append并不能保证完全一样的副本。因此每个chunkserver会维护自己的checksum。 每个chunk分为多个64kb的blocks，每个block包含一个32位的checksum，与其它元数据一样，checksum保存在内存中，依靠log持久化，与用户数据分离。
对于读，chunkserver在返回数据给请求者前先检测checksum，确保不会将出错的数据传输给其它chunkservers或者客户端。如果数据是坏的，chunkserver将错误返回给请求者并报告给master，请求者将会去读其它副本， master将会根据其它副本重新克隆一份。当新的副本创建以后，master指示chunkserver将错误的副本删除。checksum的计算不涉及I/O，对读的影响比较小，客户端通常尝试使用对齐block边界读来减少overhead。
为append写是做了checksum计算上的优化的，因为append写是主要的负载(相比于overwrite)。GFS只增量地更新最后部分block的checksum，为新的block的计算新的checksum。这样即使block已经损坏，新的checksum将与存储的数据不会匹配，下次读时将会与正常一样被检测出来。 如果一个写请求要写一个chunk中已存在的region，必要要先检验region的第一个和最后一个block的checksum，然后再重写，最后计算新的checksums。因为第一个和最后一个block可能含有不被重写的内容，如果这部分数据是损坏的，则新的checksum将包含错误的数据。
在idle时，checkserver可以扫描并检查不活跃的chunks，可以检测到冷chunks的错误，一旦错误被检测到，master可以创建一个新的副本。
GFS在设计上与传统文件系统有很多不同，这些点是基于对当时应用负载和技术环境的观察所重新设计，将组件故障看作平常的事件而非异常，为大文件的读取和追加写做优化，扩展和放宽了标准的文件系统接口以改善整个系统。通过监控、复制以及快速恢复能力提供容错能力，使用checksum机制来校验数据的正确性。通过将控制流和数据流分离，数据直接在chunkservers、客户端之间传输，为许多并发的各种任务的读取和写入提供了高吞吐量。大chunk size和租约机制使得master的操作足够轻量化，使得这样一个简单中心化的master不会成为瓶颈。
GFS成功地满足了google的存储需求，作为研究、开发和数据处理的存储平台广泛地应用于google内部。
金属材料种类检测：
铝板带、钢板带、彩涂板、不锈钢板带、铝塑板、铜板带、复合板带、冷轧板、箔材、片材、镍带、马口铁
检测缺陷类型：
金属在生产加工过程中大致分为八大工序，其中冷加工（机械加工、冷轧、冷锻、冲压等）和热加工（铸造、热扎、锻造、焊接、热处理等）过程中是最容易产生缺陷瑕疵的。典型瑕疵有：氧化、脱皮、漏涂、水纹印、折痕、凹凸、锈斑、刮伤、压伤、辊印、气泡、辊点、麻点、未涂漆、缩孔、杂质、纤维、油漆渣、爆漆、腐蚀、褶皱、异物压入、黑点、黑斑、油斑、色差等；
传统的金属生产加工企业都是借助人眼进行表面缺陷检测，无法满足高质量的金属生产工艺要求。Schnoka施努卡金属表面缺陷检测系统利用机器视觉检测技术，以机器代替人眼为金属表面缺陷检测+的检测精度，对各种金属表面瑕疵缺陷进行高效、准确的判断和识别。
1、轮廓测量仪
轮廓测量仪采用均布的4只二维激光测量传感器测量轧材截面，4只传感器包容轧材整个截面，真正做到无盲区测量。其应用范围可以是任何截面形状的轮廓，如圆形、方形、螺纹钢、六角形、轨梁、T型、H型和其他长材产品。测量软件系统根据各传感器的测量数据拟合截面形状，可在软件界面直观显示轧材的截面形状及关键尺寸。应用于轧钢、有色金属等的在线表面缺陷监测。
2、漏磁检测
漏磁检测技术广泛应用于钢铁产品的无损检测。其检测原理是，利用磁源对被测材料局部磁化，如材料表面存在裂纹或坑点等缺陷，则局部区域的磁导率降低、磁阻增加，磁化场将部分从此区域外泄，从而形成可检验的漏磁信号。
3、红外线检测
红外线检测是通过高频感应线圈使连铸板坯表面产生感应电流，在高频感应的集肤效应作用下，其穿透深度小于1mm，且在表面缺陷区域的感应电流会导致单位长度的表面上消耗更多电能，引起连铸板坯局部表面的温度上升。
4、超声波探伤检测
超声波检测是利用声脉在缺陷处发生特性变化的原理来检测。声波在工件内的反射状况就会显示在荧光屏上，根据反射波的时间及形状来判断工件内部缺陷及材料性质的方法。超声波探伤技术多应用于金属管道内部的缺陷检测。
5、光学机器视觉智能检测
光学机器视觉智能检测的基本原理是：一定的光源照在待测金属表面上，利用高速CCD摄像机获得连铸板坯表面图像，通过图像处理提取图像特征向量，通过分类器对表面缺陷进行检测与分类。
这5种方法均可检测轧钢及金属表面的缺陷尺寸，轮廓测量仪更是可在线无损检测轧材表面缺陷的设备，检测精度高，对轧材的材质、温度等都无要求，可以说是在线金属缺陷检测的重要帮手。
线缆表面缺陷检测论文
本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位，在学习语义概念的表征中是有效的（如学习对象），但 较少对规律性的学习（例如，连续性、重复性）。对于缺陷检测，本文希望提出一种数据增强的方法模拟局部不规则模式。 目前单分类异常检测算法主要思路是训练一个能表征正常样本的模型，并且假设这个模型不能很好的表征异常样本。但是基于像素级的重建损失一般无法获得高级语义信息。 本文采用了一种自监督学习中pretext task的思路，在（a）自监督学习表征阶段,对正样本采用cutpaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加cutpaste后的图像。在（b）异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，参数高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域，patch级别的异常定位，对原图分割成若干patch,分别送到CNN--GDE计算异常分数，得出更细粒度异常热力图。 (第二阶段应该是没训练，直接用输出的表征计算出来的异常分数) 发现到一个现象。 使用对比式自监督学习做异常检测的（simclr等），基本需要在第二阶段进行finetune。 使用其他自监督学习做异常检测的（体现在pretext task没用对比学习，而是识别图象旋转，是否进行增强的），一在第二阶段可以不进行finetune. 文章中使用的数据增强方法cutpaste和cutpaste（scar）试有cutout和scar启发而来，scar是添加举行细长线。实际自监督学习实验看作三分类问题，正常样本，添加cutpaste的样本，添加cutpaste（scar）的样本。 对于MVTec AD dataset，或者实际的缺陷检测任务，缺陷一般含有拉伸变形，特殊的纹理构造。作者对正常样本使用cutpaste的目的是希望在正常样本的表征学习中，能够通过cutpaste模拟异常样本,作者使用可视化技术发现，添加cutpaste后的正样本与原始正样本距离较大，但是与真实的异常样本接近度较小，说明仍需要更好的数据增强方法。 实验对比，AUC 实验对比，缺陷定位 不同数据增强方法的消融实验 （Learning and evaluating representations fordeep one-class classification.自监督学习阶段，对图像旋转不同角度当作不同类别，） 作者认为，对于不同类型的数据集，结合不同数据增强方法的pretext task影响是很大的。对于语义级的数据集，旋转更优，对于细节缺陷检测，本文cutpaste性能更优。需要根据异常的特点，针对性的设计数据增强方法，以在正样本中丰富出与正样本差异较大的样本，最好是能够表现出异常样本的特点。
橡套电缆是一种用橡胶护套包裹多股铜丝的柔软可移动的电缆品种。它被广泛用于日用电器，电动机械等设备上。还有中型的橡套电缆除了使用在工业产业外，还被用于农业电气化中。橡套电缆具有良好的通用性，而且性能稳定良好，所以使用的非常普遍。下面我就给大家介绍一下关于橡套电缆的分类和应用范围，以及橡套电缆的外观缺陷原因。希望对大家能有所帮助。
一、橡套电缆的分类
橡套电缆分为重型橡套软电缆(YC电缆，YCW电缆)，中型橡套软电缆(YZ电缆，YZW电缆)，轻型橡套软电缆(YQ电缆，YQW电缆)，防水橡套软电缆(JHS电缆，JHSB电缆)，电焊机电缆(YH电缆，YHF电缆)YHD电缆为野外用镀锡电源连接线。
二、橡套电缆的应用范围
防水橡套电缆和潜水泵用电缆:主要用于潜水电机配套，型号为JHS，JHSB。
无线电装置用电缆:现在主要生产两种橡套电缆(一种屏蔽的,一种不屏蔽)，基本能满足要求，型号为WYHD，WYHDP。
摄影用电缆产品:配合新型光源的发展，具有结构小、性能好，同时满足室内和野外工作的需要，逐步取代一些粗重、耐热性能差的老产品。
三、橡套电缆的外观缺陷原因
在橡套电缆的生产过程中，经常出现外观上的缺陷，如表面不光滑;表面有熟料粒子(早期硫化橡胶粒子)或杂质;电线电缆表面划伤、擦伤;表面有塌陷;表面有麻花纹等。以下为五种常见的导致橡套电缆出现外观缺陷的原因:
1、模套承线太长或太短、模口不光滑且孔径太大;机头、模口或机身温度低;橡料塑性小等均有可能导致橡套电缆表面不光滑。
2、供给的橡胶不干净，含有杂质;胶料焦烧时间太短;挤橡机身、机头或口模温度太高;机头内橡胶流动不顺，有橡料滞留死角;螺杆不光滑、粘胶等均有可能导致橡套电缆表面出现熟料粒子(早期硫化橡胶粒子)或杂质。
3、模套不光滑，无倒角;有杂质或熟胶粒子堵住模口;在硫化管内拖管擦伤;硫化管出口密封橡皮垫圈孔径偏小等均有可能导致橡套电缆表面划伤、擦伤。
4、模套孔径太大;导电线芯外层股线间、单丝间空隙偏大，缆芯外径不均匀;橡料塑性小，粘性差;橡料中有杂质;对模距离小，压力小等均有可能导致橡套电缆表面塌陷。
5、模套孔径太小;橡料挤出不足，线芯缝隙填不满;导电线芯或缆芯跳线;对模距离短等均有可能导致橡套电缆表面出现麻花纹。
以上就是我给大家介绍的关于橡套电缆的分类和应用范围以及橡套电缆外观缺陷的内容的介绍，希望对大家能有所帮助。因为橡套电缆具有结构小但是性能很好的特点，所以用于潜水电机以及一些摄影设备是很普遍的应用。当然它的外观上有时候也可能会出现小小的缺陷，但是却并不影响人们的使用。希望以上内容的介绍对大家能有所帮助。
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电线电缆的模套选择不当会导致什么问题尼?模套选择不当是在橡套电线电缆的生产过程中，就会经常出现外观上的缺陷，表面不光滑;表面有熟料粒子(早期硫化橡胶粒子)或杂质;电线电缆表面划伤、擦伤;表面有塌陷;表面有麻花纹等。以下五种常见的导致橡套电缆出现外观缺陷的原因，如下:靠前、模套承线太长或太短、模口不光滑且孔径太大;机头、模口或机身温度低;橡料塑性小等均有可能导致橡套电缆表面不光滑。第二、制造电线电缆时供给的橡胶不干净，含有杂质;胶料焦烧时间太短;挤橡机身、机头或口模温度太高;机头内橡胶流动不顺，有橡料滞留死角;螺杆不光滑、粘胶等均有可能高压电缆导致橡套电缆表面出现熟料粒子(早期硫化橡胶粒子)或杂质。第三、模套不光滑，无倒角;有杂质或熟胶粒子堵住模口;在硫化管内拖管擦伤;硫化管出口密封橡皮垫圈孔径偏小等均有可能导致橡套电缆表面划伤、擦伤。第四、模套孔径太大;导电线芯外层股线间、单丝间空隙偏大，缆芯外径不均匀;橡料塑性小，粘性差;金环宇电线电缆小编提醒在制造电线电缆时橡料中有杂质;对模距离小，压力小等均有可能导致橡套电缆表面塌陷。第五、模套孔径太小;橡料挤出不足，线芯缝隙填不满;导电线芯或缆芯跳线;金环宇电线电缆小编提醒对模距离短等均有可能导致橡套电缆表面出现麻花纹。
缺陷检测的论文
本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位，在学习语义概念的表征中是有效的（如学习对象），但 较少对规律性的学习（例如，连续性、重复性）。对于缺陷检测，本文希望提出一种数据增强的方法模拟局部不规则模式。 目前单分类异常检测算法主要思路是训练一个能表征正常样本的模型，并且假设这个模型不能很好的表征异常样本。但是基于像素级的重建损失一般无法获得高级语义信息。 本文采用了一种自监督学习中pretext task的思路，在（a）自监督学习表征阶段,对正样本采用cutpaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加cutpaste后的图像。在（b）异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，参数高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域，patch级别的异常定位，对原图分割成若干patch,分别送到CNN--GDE计算异常分数，得出更细粒度异常热力图。 (第二阶段应该是没训练，直接用输出的表征计算出来的异常分数) 发现到一个现象。 使用对比式自监督学习做异常检测的（simclr等），基本需要在第二阶段进行finetune。 使用其他自监督学习做异常检测的（体现在pretext task没用对比学习，而是识别图象旋转，是否进行增强的），一在第二阶段可以不进行finetune. 文章中使用的数据增强方法cutpaste和cutpaste（scar）试有cutout和scar启发而来，scar是添加举行细长线。实际自监督学习实验看作三分类问题，正常样本，添加cutpaste的样本，添加cutpaste（scar）的样本。 对于MVTec AD dataset，或者实际的缺陷检测任务，缺陷一般含有拉伸变形，特殊的纹理构造。作者对正常样本使用cutpaste的目的是希望在正常样本的表征学习中，能够通过cutpaste模拟异常样本,作者使用可视化技术发现，添加cutpaste后的正样本与原始正样本距离较大，但是与真实的异常样本接近度较小，说明仍需要更好的数据增强方法。 实验对比，AUC 实验对比，缺陷定位 不同数据增强方法的消融实验 （Learning and evaluating representations fordeep one-class classification.自监督学习阶段，对图像旋转不同角度当作不同类别，） 作者认为，对于不同类型的数据集，结合不同数据增强方法的pretext task影响是很大的。对于语义级的数据集，旋转更优，对于细节缺陷检测，本文cutpaste性能更优。需要根据异常的特点，针对性的设计数据增强方法，以在正样本中丰富出与正样本差异较大的样本，最好是能够表现出异常样本的特点。
煤矿机械轴类超声检测技术应用论文
1超声检测（UT）
超声检测是无损检测技术的一种，是通过超声波进入物体遇到缺陷时，一部分声波会产生反射，接收器接收反射波，并对反射波进行分析，精确地测出缺陷，并能确定缺陷位置和大小的一种检测技术。超声检测适用于探测被检物内部的面积型缺陷。超声检测的优点是穿透力强、设备轻便、检测成本低、检测效率高，能即时得到检测结果，又能实现自动化检测，在缺陷检测中对危害性较大的裂纹类缺陷特别敏感等。
2煤矿机械运行现况
煤矿采用的大部分机械设备都在粉尘、潮湿、有害气体等恶劣的环境中运行，时常会受到巨大冲击载荷，且长期处于高强度运转状态。高速运行、重载的工作环境所产生的交变载荷，非常容易使材料的内部缺陷或主轴加工过程中因加工工艺产生的缺陷扩大，形成危险性裂纹。还有司机操作不当、设计安装、主轴锻造等带来的缺陷，主轴本身在运行过程中材质强度和刚度发生变化等产生疲劳裂纹，如果这些危险性裂纹不能及时被发现，就有可能导致机械主轴突然断裂，引发重大安全事故，将给矿方带来不必要的损失。
3煤矿需要检测机械主轴
需要检测的主要主轴有：主通风机主轴、提升机滚筒主轴、天轮主轴、输送带机滚筒主轴、罐笼或箕斗提升主轴、架空乘人装置驱动轮与迂回轮主轴等。上述主轴由于受到组装在轴上的结构件约束或覆盖，这些部件所在轴上的部位正是应力集中、易产生表面或内部裂纹的区域，如采用其他无损检测方法检测，需把这些组装部件全部从主轴上分解拆卸下来，这样做不但浪费大量的人力物力财力，而且直接影响煤矿正常生产。为解决这一难题，更好地为煤矿机械设备运行提供条件，采用超声检测对主轴进行不解体检测，效果会更好些。
4机械主轴超声检测技术
准备工作
掌握被检机械主轴现实状况检测人员到达检测现场后，首先与矿方沟通，索要有关机械主轴的基本资料，根据提供的资料掌握主轴采用的材质、热处理状态、几何形状、尺寸、组装件结构及数量、受力状态，现场检测条件及环境等现实状况，为超声检测提供条件。其次，根据掌握的资料情况，与矿方制定检测计划。
超声检测部位的选择根据主轴的传动结构，受力状况，应力集中的程度选择主轴的联轴器变径部位、滚筒与主轴连接部位，主轴与电机固定端的变径部位、键槽的根部等作为重点超声检测部位。
超声检测面清理在选定的检测部位用棉纱清理污染物、用砂纸打磨锈蚀处等。
探头和标准试块选择超声检测时，根据被检主轴的材质晶粒度状态选择探头，一般超声波检测选用的探头即可。标准试块根据被检主轴的形状、长度选用CS-I、CS-2C、CSK-ⅢA、CSK-ⅡA、RB-2等型号标准试块作为超声检测灵敏度校验。
仪器灵敏度调节检测仪器灵敏度通过调节超声波探伤仪上的[增益]、[衰减器]、[发射强度]等旋钮来实现。径向检测时采用直探头检测方法，直探头灵敏度调节有工件底波调节法和对比试块法。当径向主轴长度S≤3N(近场区)时采用试块对比法，S＞3N(近场区)的主轴采用大平底底波调整法调整检测灵敏度。斜探头检测灵敏度调整是利用CSK-IIA或者RB-2试块将检测系统灵敏度调整为2或3水平。
耦合剂的选择超声波检测中常采用机油、变压器油、甘油、水、水玻璃作为耦合剂。
主轴超声检测方法
主轴超声检测采用直探头和斜探头两种探头，直探头主要检测主轴的裸露部位，斜探头主要检测主轴的联轴器变径部位、滚筒与主轴连接部位，主轴与电机固定端的变径部位、主轴与风机扇叶连接部位、键槽的根部等。
直探头扫查
1）径向扫查：让矿方用扳手打开主轴端盖，在主轴端部涂上耦合剂，将纵波直探头放置主轴端面以压力为～1kg、20～50mm/s速度做100%扫查，扫查过程中要用探头呈“W”型重叠扫查。探头扫查的同时，应随时观察仪器屏幕的波形变化并对有关显示的信息逐一判断。
2）周向扫查：在主轴裸露部位涂上耦合剂，用直探头以同样的压力和速度做100%扫查周向的全方位扫查。直探头扫查的同时，并随时观察仪器屏幕的波形变化，对有关显示的信息逐一判断。
斜探头扫查主轴的联轴器变径部位、滚筒与主轴连接部位，主轴与电机固定端的变径部位、键槽的根部等未裸露部位采用横波斜探头检测技术，以～1kg的压力、20～50mm/s的速度沿主轴径向100%扫查。
5缺陷定位、定量、评定
缺陷定位
缺陷定位就是根据探伤仪器示波屏上缺陷回波的水平刻度值与扫描速度来对缺陷进行定位。直探头纵波检测时，仪器时基线扫描线按照1︰n的比例调整好以后，从仪器水平刻度上缺陷波的位置，可以直接得到缺陷离探测面的距离。例如：时基线按声程的1︰2比例调节，主轴底波应在10格出现，当在6格处出现缺陷波时，那么该缺陷离开探测面距离为：2×60=120mm。横波斜探头检测主轴时，缺陷位置可由折射角(β)和声程x来确定（极坐标系），也可由缺陷的水平距离L和深度来确定（直角坐标系）。
缺陷的'定量
缺陷的定量是指在检测中测定的缺陷大小、数量、长短、面积等。缺陷定量的准确与否，直接关系到测试成败。只有准确确定缺陷大小才能让矿方及时采取更换或维修等措施，避免出现重大事故及时消除潜在隐患。目前主轴缺陷的定量法当量法和测长法。主轴横向疲劳裂纹深度的测定采用当量法，对裂纹长度的测定采用测长法。当量法在主轴探伤中常用当量试块比较法和底波高度(dB)相对对比法。
缺陷的评定
检测完成后，根据缺陷波长短、数量、波形特征，按照GB/T6402-2008《钢锻件超声检测方法》、JB/T1581-2014《汽轮机、汽轮发电机转子和主轴锻件超声波探伤方法》等标准要求给出缺陷准确的评定，矿方才能依据缺陷性质，决定是否需要采取措施来解决存在的缺陷，也可以决定在使用过程中密切关注的缺陷发展程度。总之，超声检测技术可以在不破坏构件的条件下，检测机械主轴结构件的内部缺陷，不但可以进行定性评价，还可以对缺陷的大小和位置等进行定量，并给出评价结果，为煤矿机械设备的正常运行提供可靠的保证，也为煤矿企业的安全生产提供了可靠的保障。
缺陷的检测论文
【写作指导】：1、“缺陷”的含义：缺陷指身体、心理或能力上的不足.缺陷可分两类：一类是可弥补型缺陷,如学识、技能方面的不足,往往可以通过努力去改善、提高；另一类是不可弥补型缺陷,如人身体或生理上不够完备的地方.面对前者,要自强不息,努力进取,从而实现人生的飞跃；面对后者,要正视自己的弱点和不足,勇于放弃,将时间投入可塑造的自我中去.注意,“缺陷”不同于“缺点”、“错误”,“缺陷”侧重指身体或生理上不够完备的地方,往往是后天难以改变的自身不足；而“缺点”侧重指那些可以改正的不足；“错误”与“正确”相对,是行为或思想上的过失,它们与“缺陷”都有着明显的语义差别.2、话题“直面缺陷”：题意的重点在“直面”,即要勇敢面对和正视缺陷.此作文命题者的意图很明显,即启发学生进行辩证思维,认识到“人无完人”,从而正视自己身上的不足,挖掘自身的长处,在发展自己的时候扬长避短,或利用缺陷,使所短变所长等等.3、为什么要直面缺陷?为什么要直面缺陷→因为缺陷也是一种美丽,缺陷是完美的前奏,有缺陷才有成功（重心落在缺陷上）→所以要直面缺陷.这是不正确的.首先,缺陷就是缺陷,根本谈不上美.我们有时说缺陷是种美是进行了合理界定的,表达上也是有分寸的：缺陷可激发我们改变现状的愿望、斗志,从而不懈追求,获得某种可喜的成功,从这种意义上来说,缺陷何尝不是一种美?断臂的维纳斯是美的,美在提供给人们想象的空间.其次,话题的重点是“直面”,是强调人在自身缺陷面前的态度,话题要挖掘的“直面缺陷”的积极意义,而不是缺陷的意义.那么,为什么要直面缺陷呢?（1）优劣、好坏是相对的,因此任何一个人不可能没有缺陷,缺陷是无法避免的,有缺陷的我才是真实的我,所以要直面缺陷.（2）只有勇敢地直面缺陷,才可能弥补、战胜它,从而改善生命的质量,提升人生的价值.（3）直面缺陷是一种智慧.面对缺陷,当我们认识到它是可以通过自身的努力弥补时,我们可以在不满足现状、不满于自身的基础上,把缺陷当压力,让压力变动力,从而激起我们奋斗追求的雄心壮志,尽可能去弥补自己的缺陷；而当我们清醒地发现这个缺陷是无法弥补时,我们可以分析自身其他的优势,从而扬长避短,乐观地去追求,充分地展现自我.（4）直面缺陷,才能避免产生心灵的阴影,不自卑,不仇视他人,坦然面对他人的冷嘲热讽.在生活中,在追求路上,不退缩,不回避,鼓起自信的风帆,划动奋斗的双桨,你一定会发现一个生气勃勃的你,一个潇洒自如的你,一个成功的你!4、怎样直面缺陷?（1）挑战缺陷,用加倍的努力去克服缺陷,变所短为所长.普通话不标准的可以练,写作水平不高的可以学.（梅兰芳、邓亚萍、德摩斯梯尼）但人体的缺陷,包括生理的、病理的、肢体的、性情的,多数是无法克服的,因此就有了下面的态度.（2）缺陷就像弹簧一样,你越用力去挤压它,它给你的反冲力也越大.所以一定要坦然面对身体的缺陷,待人以真诚,自己有信心,不为缺陷所困扰,不因缺陷而自卑,避其所缺,扬其所长,以所长之光辉遮蔽缺陷之阴晦,活出真实的自我,活出个性的自我,活出超越的自我.没有蓝天的深邃,可以有白云的飘逸；没有大地的壮阔,可以有小溪的幽雅；没有原野的芬芳,可以有小草的翠绿……当然,这里的“避”不是躲避,而是避开,是视而不见,是视而不睬.（如拿破仑、张海迪、侏儒、聋哑人）缺陷生命如梦,五彩斑斓；生命如歌,击越高昂；生命如涛,意境深远.世上没有绝对完美的东西,看上去完美的皎月,表面却是坑坑洼洼；看上支光润无瑕的美玉,里面却夹杂着瑕丝.昙花冰肌玉骨,艳溢香融,它留给人昙花一现的遗憾,玫瑰雍容华贵,惊世骇俗,它的刺让人惊而又加,有情芍药,无力蔷薇,傲雪梅花,天山雪莲,他们本身并不完美,但它们极尽自身价值,组成了色彩斑斓,生机盎然的自然.昙花虽美,却只绽放一夜；牡丹虽美,却华而不实；维纳斯虽美,却没有双臂.似乎世间美好的事物都不是十全十美的,似乎所有的事物都或多或少有些缺陷.但有的缺陷不一定就是件坏事,重要的是你如何看待它. 缺陷似乎被施了魔法,你越是盯着它,越是不能容忍它,它就越是变大,甚至掩盖了它的原本；你坦然面对它,将它视为理所当然的一部分,它反而会变成一个美丽的装饰.茉莉花花蕾微小,清香宜人.有的人看到它会说：“它的花朵太不起眼了,香有什么用!”有的人看见它却会说：“它不仅有沁人心脾的清香,还有小巧精致的花瓣呢!”一块白纸上染了一滴黑墨,有人说：“真是的,怎么脏了?扔了吧!”有人却高兴地说：“刚好可以用来作画!”缺陷的存在自然有着它的合理性,当你坦然面对时,它或许就会衍生出美丽. 有时候,残缺才是一种美.维纳斯,世间一切美丽的化身,可她却有一双断臂.曾有无数的艺术家尝试过在维纳斯美丽的双肩上接上姿态各异的手臂,结果他们却都不得不否定了自己的设计.所有的人都感叹：只有那个无臂的维纳斯才是最完美的啊! 万物都逃不过缺陷,你也许已经发现了自身的缺陷,那么坦然地面对它,以平和的心境直面它.巴黎圣母院的敲钟人卡西莫多是有缺陷的,他有着几何形状的脸、四角形的鼻子、马蹄形的嘴、杂草似的浓密红眉毛下小小的左眼、完全被肉瘤遮住的右眼,他似乎已成了丑陋的代名词.但他却是美丽的,他或许自卑过,但他以诚实善良的心灵,宽广的胸怀直面命运所给予的残酷捉弄,他让自己的存在意义超过了那些外表完好却内心丑陋的人们.他是美丽的,甚至美丽得让我们赞叹! 直面缺陷,你需要有足够的勇气和积极的心态.简爱,一个贫穷、矮小、不美的姑娘,对于那些贵族小姐们来说,她是有缺陷的.但她接受了这些,并表现出了超乎寻常的坚强、勇敢、善良和执著,她从不曾放弃生活,在我们心中留下了一个永远值得喜爱的少女形象.对于贝多芬来说,双耳失聪已不只是一个小小的缺陷,那简直就是世界末日.但他凭借着对音乐艺术的执着追求和对美好生活的热切向往,以顽强的意志克服了重重困难,用心创作出了一曲曲旷世佳作.贝多芬用他的勇气和坚毅告诉自己也告诉世人：直面缺陷,拥有执着和勇气,就能创造奇迹.华盛顿面对自己跛足的缺陷没有自暴自弃,顽强努力,终成开国元勋,美国之父…… 我们都有一双隐形的翅膀,或许它曾经受伤变得残缺,但我们知道：直面缺陷,你就能扇动它,如果飞得高,就会飞到闪电之上. “为草当作兰,为木当作松,兰幽香风定,松寒不改容.”人生不必抱憾缺陷,更不必讳莫如深,既然,“立根原在破岩中”又何惧“东西南北风”.人生如潺潺流水,只有遇到礁石险滩,才会激起浪花,绽放生命的五彩花朵.
本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位，在学习语义概念的表征中是有效的（如学习对象），但 较少对规律性的学习（例如，连续性、重复性）。对于缺陷检测，本文希望提出一种数据增强的方法模拟局部不规则模式。 目前单分类异常检测算法主要思路是训练一个能表征正常样本的模型，并且假设这个模型不能很好的表征异常样本。但是基于像素级的重建损失一般无法获得高级语义信息。 本文采用了一种自监督学习中pretext task的思路，在（a）自监督学习表征阶段,对正样本采用cutpaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加cutpaste后的图像。在（b）异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，参数高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域，patch级别的异常定位，对原图分割成若干patch,分别送到CNN--GDE计算异常分数，得出更细粒度异常热力图。 (第二阶段应该是没训练，直接用输出的表征计算出来的异常分数) 发现到一个现象。 使用对比式自监督学习做异常检测的（simclr等），基本需要在第二阶段进行finetune。 使用其他自监督学习做异常检测的（体现在pretext task没用对比学习，而是识别图象旋转，是否进行增强的），一在第二阶段可以不进行finetune. 文章中使用的数据增强方法cutpaste和cutpaste（scar）试有cutout和scar启发而来，scar是添加举行细长线。实际自监督学习实验看作三分类问题，正常样本，添加cutpaste的样本，添加cutpaste（scar）的样本。 对于MVTec AD dataset，或者实际的缺陷检测任务，缺陷一般含有拉伸变形，特殊的纹理构造。作者对正常样本使用cutpaste的目的是希望在正常样本的表征学习中，能够通过cutpaste模拟异常样本,作者使用可视化技术发现，添加cutpaste后的正样本与原始正样本距离较大，但是与真实的异常样本接近度较小，说明仍需要更好的数据增强方法。 实验对比，AUC 实验对比，缺陷定位 不同数据增强方法的消融实验 （Learning and evaluating representations fordeep one-class classification.自监督学习阶段，对图像旋转不同角度当作不同类别，） 作者认为，对于不同类型的数据集，结合不同数据增强方法的pretext task影响是很大的。对于语义级的数据集，旋转更优，对于细节缺陷检测，本文cutpaste性能更优。需要根据异常的特点，针对性的设计数据增强方法，以在正样本中丰富出与正样本差异较大的样本，最好是能够表现出异常样本的特点。
图像缺陷检测论文
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到和 略。
（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我