为了解决机械设备轴承表面缺陷检测中多目标情形下的小目标漏检率高、检测速度慢、模型精度和特征提取泛化能力不足的问题,提出一种滚动轴承表面缺陷识别网络模型YOLOv5s-CDOD。在卷积操作前,使用B-ConvNeXt网络平衡模型的精度和复杂度,保留轴承表面小目标缺陷的特征,同时提升模型的泛化能力;通过将YOLOv5s网络中的传统卷积模块替换为具有二次深度过参数化卷积的卷积(DOD-Conv)模块,在不增加模型参数的情况下,提高模型的识别精度和速度;最后,在特征处理阶段,使用VariFocal Loss损失函数,增加模型对正样本目标的学习,对轴承小目标缺陷的检测精度进一步提升。实验结果表明与原YOLOv5s网络相比,优化后的网络参数量减少了10%,使得模型的检测速度明显提升;同时,所提模型的平均检测精度达到了94%,对轴承表面小目标缺陷的识别率也有所提高。

针对锅炉、管道等压力容器内表面损伤检测与监测需求,基于弱磁检测技术,利用外部磁信号反演内部损伤程度。对预制缺陷的Q235钢进行拉伸试验,研究内外侧磁信号变化规律,定义磁特性参数以表征缺陷位置和应力情况。结果表明内外两侧的磁信号及其梯度均表现出相似的变化规律,磁信号梯度值具备更明显与稳定的特征,为表征内部缺陷信息提供了可能;磁信号切向分量梯度曲线中反映峰-谷变化范围的外侧磁参数Xt-l、Xt-r、Wt-rl能够较好地实现对内侧缺陷定位;内外侧切向分量梯度峰-谷幅值差At-pp随施加载荷的变化均为二次函数关系,且内外侧二次函数的导数相近,可用于定量评估内侧应力情况。研究结果可为弱磁检测技术运用于压力容器等内部缺陷定量识别及应力评估提供依据。

利用ANSYS仿真软件，首先对交变漏磁检测中影响矩形缺陷信号的各项因素进行了分析，并以此为基础，提出了以矩形缺陷为基本单元的信号分析方法。利用该方法分析了截面为梯形和圆形，及其它任意形状的直线裂纹的检测信号特点，同时也分析了圆弧形裂纹以及其他任意形状的非直线裂纹的检测信号特点，并对上述不同类型缺陷的识别进行了详细的论述。

交变磁场测量方法由于其无需标定、对表面要求不高、具有完善的数学模型和可实现缺陷定量分析等特点,正越来越受到无损检测界人士的关注.通过对其原理的分析介绍,在利用基于正交型锁相放大器(LIA)的三维磁场微弱信号测量系统对缺陷磁场进行数据采集的基础上,提出了基于缺陷环幅值斜率比值的两种缺陷识别模型,并对其判断规则和结果进行了分析.

介绍基于A3515霍尔元件的交变漏磁检测系统的设计，包括检测系统的组成和测试方法。钢管裂纹的检测试验表明，该系统能很好地实现钢管表面和近表面裂纹的检测。在对缺陷信号进行分析处理的基础上，提出了基于缺陷环的识别方法。

通过对数学散斑条纹的分析与处理，找出了能代表条纹信息的移位不变与旋转不变特征值——最大斜率，进而构造一种新的网络模型，即单步前馈式三层网络系统.率先实现了把神经网络系统用在数字散斑无损检测之中，完成了神经网络系统对粘接界面缺陷的智能辨识.

脉冲涡流是一种可以对飞机结构中缺陷进行有效检测的电磁无损检测技术。本文设计了三维检测传感器，并对矩形激励传感器中的多维检测信号进行了研究。分别在传感器不同扫描方向下，对三维检测传感器的Bx、By与Bz曲线进行了特征分析。实验证明取其中任意两路信号都可构成蝶形图，可以有效地实现缺陷的判别。对检测信号进行特征分析后，不仅可以判断缺陷的有无，还可以评估缺陷的长度，深度等信息，为进一步实现飞机机身缺陷的定量检测提供了有价值的参考。脉冲涡流技术将会在航空无损检测领域发挥重大的作用。

针对全钢子午线工程轮胎X光无损检测的特点和技术要求，本文研制了一种基于X光透射成像和图像模式识别技术的全钢子午线轮胎缺陷检测识别系统。本系统以扇形X射线作为光源，用CMOS线阵探测器采集连续无盲区、清晰的轮胎X光全景图像，图像的横向分辨能力为0．08mm；依据钢丝帘线缺陷的特质设计了相应的缺陷识别算法，在采集图像的同时对轮胎内部典型缺陷的自动识别检测。实验结果表明，本系统能够完成内径尺寸从23inch到35inch的子午线轮胎x光图像的采集和轮胎内部异物和钢丝帘线交叉、搭接、稀线、排列不均、弯曲、断裂和带束层顺线等典型弊病的在线自动检测工作。

利用最新的机器视觉技术,研究并开发了一套液力变矩器焊缝缺陷检测系统,系统介绍了总体结构的分析设计、机械部件、控制部件以及图像识别软件的设计,并对图像处理的算法作了比较研究。所开发的系统已经通过实验室的测试,该系统的设计可供设计其它相关机械部件的在线检测系统参考。

全自动生产线上对制动盘进行检测,在众多的无损检测方法中选择磁粉检测。简述了磁粉检测的原理以及真伪缺陷的区别,对原有的梯度法、自适应动态阈值分割算法进行分析,对其不适应制动盘检测部分进行简单说明,在此基础上选取梯度值算法、自适应动态阈值分割算法与数值分析相结合,利用MATLAB软件提取灰度值图片然后进行分析,省去专人检测环节,达到全自动化求。实验验证该方法能够准确的识别真伪缺陷,提高了检测精度并且节约了检测时间,适用于流水线式制动盘检测。