鑒于視覺圖像的水利工程質(zhì)量檢測研究與仿真論文

時間:2021-04-16 10:18:06 論文 我要投稿

鑒于視覺圖像的水利工程質(zhì)量檢測研究與仿真論文

  進入二十一世紀以來,我國經(jīng)濟水平大幅度提升,為進一步改善公眾生活水平,國家越來越重視水利工程的建設,不僅投入大量資金和人力,也給予了充分的技術(shù)支持。但是,水利工程質(zhì)量檢測技術(shù)和水平卻始終存在缺陷,這也成為當前最值得探討的熱點之一。

鑒于視覺圖像的水利工程質(zhì)量檢測研究與仿真論文

  1 目前我國水利工程質(zhì)量檢測的現(xiàn)狀和問題

  早期的水利工程質(zhì)量檢測大部分都是依靠人力進行的,也就是派遣大量專家到實地進行考察和測量,雖然準確性有所保障,但測量結(jié)果往往會受到檢測人員主觀因素的影響。隨著計算機技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,人力檢測方式也逐漸被智能化的檢測算法所取代,常見的智能化水利工程質(zhì)量檢測算法主要有三種:即以小波變換為基礎的檢測算法、以像素差值為基礎的檢驗算法以及以數(shù)理統(tǒng)計為基礎的檢驗算法。

  智能化水利工程質(zhì)量檢測算法的運用,大大提高了水利工程質(zhì)量檢測的效率,也極大地節(jié)省了人力和財力。但是,傳統(tǒng)的智能化水利工程質(zhì)量檢測算法卻存在一個非常致命的問題,就是因為視覺圖像是水利工程質(zhì)量檢測的基礎,而視覺圖像大部分都是依靠飛行器進行遠程采集的,采集圖像的過程中很容易受到飛行器震動顛簸和天氣因素等外界因素的干擾,進而導致像素過低,或者有價值的關(guān)鍵特征缺失。這些問題都影響了視覺圖像的清晰度,并最終降低水利工程質(zhì)量檢測的.準確率,甚至無法進行水利工程質(zhì)量檢測。

  2 新型水利工程質(zhì)量檢測算法的提出

  為了解決上述問題和缺陷,提出了一種新型的水利工程質(zhì)量檢測算法,也就是以誤差補償神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學模型為基礎的水利工程質(zhì)量檢測算法,其具體檢測流程可以分為以下幾個步驟:第一步是對水利工程相關(guān)圖像進行采集;第二步是通過小波變換來對圖像進行初始化的處理,主要是把圖像中的噪聲去除,進而提高圖像的清晰度;第三步是通過誤差補償神經(jīng)網(wǎng)絡算法模型的建立,來對待測區(qū)域是否存在誤差進行判斷;第四步是運用方差來把檢測過程中的誤差和衡量標準作對比,并通過誤差補償來補償誤差。

  總而言之,這種新型水利工程質(zhì)量檢測算法可以有效避免關(guān)鍵特點和細節(jié)的缺失,進而提高水利工程質(zhì)量檢測的準確率。

  3 關(guān)于水利工程質(zhì)量檢測的原理闡述

  目前而言,對水利工程質(zhì)量影響較大的主要是洞穴等生物留下的痕跡,這些都會造成水利工程的潛在危機,而通過遠程監(jiān)測系統(tǒng)和雷達圖像像素灰度值差值算法,可以對這些潛在的質(zhì)量問題加以檢測,進而提早處理。

  水利工程質(zhì)量檢測的原理主要包括以下幾點:①在待測區(qū)域安裝機載圖像采集設備,從而對相關(guān)圖像進行采集;②對采集到的圖像進行初始化處理,因為原始圖像多為遠程圖像,不但圖像清晰度相對較差,圖像質(zhì)量也難以保證,所以必須通過灰度處理算法來對圖像進行處理,即通過一定的公式獲得新的灰度值,來對初始灰度值加以替換,一方面有助于圖像質(zhì)量的提升,另一方面也可以幫助獲得更多相關(guān)的信息,進而為檢測準確率的保證提供數(shù)據(jù)基礎;③對處理后的圖像進行像素灰度差值的計算,并且與衡量標準相對比,如果像素差值比衡量標準大,那么就說明待測區(qū)域內(nèi)存在部分質(zhì)量隱患;如果像素差值比衡量標準小,那么就說明待測區(qū)域完全安全,不存在任何質(zhì)量隱患;這種水利工程檢測算法由于圖像像素關(guān)鍵細節(jié)和特征難以保證,因此會出現(xiàn)像素差值不準確,進而影響檢測結(jié)果的準確性。

  4 基于視覺圖像的水利工程質(zhì)量檢測

  基于視覺圖像的水利工程質(zhì)量檢測算法,實際上是在對圖像進行預處理之后,通過建立模型、以及檢測和補償誤差等步驟的運算,來對人腦和人眼的功能進行模擬,進而判斷水利工程質(zhì)量好壞的過程。基于視覺圖像的水利工程質(zhì)量檢測算法主要分為以下幾步:

  (1)對圖像進行初始化處理:在獲取遠程采集的原始水利圖像之后,應當對其進行圖像預處理,從而獲得與之有關(guān)的像素參數(shù),并且運用噪聲頻率閥值來去除原始圖像中的噪聲,同時對原始圖像中所有的有效信息做到最大程度的保留。通過對圖像的初始化處理,可以在保留初始圖像有效信息的基礎上,進一步提高圖像質(zhì)量和清晰度,進而為水利工程質(zhì)量檢測提供準確的數(shù)據(jù)基礎。

  (2)建立神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學模型:對待測水利工程質(zhì)量的歸屬和類別進行判斷,是水利工程質(zhì)量檢測的最終目的,也就是說,通過水利工程質(zhì)量檢測,來判斷待測區(qū)域的質(zhì)量是否合格。因此,在建立神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學模型時,必須輸入初始化處理之后的圖像相關(guān)參數(shù)和數(shù)據(jù),而輸出結(jié)果分為1 和0,前者代表水利工程質(zhì)量良好,不存在質(zhì)量問題;后者則代表水利工程存在質(zhì)量問題。

  (3)檢驗誤差:檢驗誤差是對誤差進行補償?shù)那疤岷突A,通過誤差檢驗,可以判斷水利工程質(zhì)量檢測的誤差和衡量標準是否相符,以為誤差補償提供數(shù)據(jù)支持。通過一系列公式,可以獲取水利工程質(zhì)量檢測系數(shù),并將檢測系數(shù)與衡量標準相對比,如果獲取的檢測系數(shù)比衡量標準小,那么說明水利工程質(zhì)量的檢測誤差在允許范圍之內(nèi),無須進行補償;如果獲取的檢測系數(shù)比衡量標準大,那么說明水利工程質(zhì)量的檢測誤差已經(jīng)超出允許范圍,必須通過誤差補償算法對誤差進行有效補償。

  (4)誤差補償:誤差補償主要是通過共軛梯度算法完成的,即通過對平移系數(shù)梯度、伸縮系數(shù)梯度和權(quán)值系數(shù)梯度的計算,對誤差補償進行計算,這種算法有利不與地面接觸。一般情況下,還應當將照明開關(guān)安裝在門框旁邊,兩者相距要在0。2m 左右,距離地面要在1。3m 左右。而對于壁扇則要求其下側(cè)距離地面的高度大于1。8m。

  5 接地裝置安裝

  在進行接地裝置安全前要進行接地裝置的電阻測量,當電阻值滿足標準時才能夠進行安裝。另外,如果沒有設計要求,則要保證接地裝置的埋設深度不大于0。6m。同時確保各接地裝置之間的間距滿足相關(guān)要求。根據(jù)相關(guān)規(guī)范:如果扁鋼與扁鋼搭接為扁鋼寬度的2 倍,則至少要進行三面的焊接。如果為圓鋼的6 倍,則需要進行雙面焊接。另外,圓鋼與圓鋼搭接為圓鋼直接6 倍時也要進行雙面焊接。此外,連接明配線的地下線部分,要保證其相互之間的間距均勻,水平方向的標準是在1m 左右,垂直方向的標準是2m 左右,彎曲部分的標準是在0。4m左右。施工人員要按照相關(guān)施工標準進行接地裝置安裝,以保證電氣工程的質(zhì)量。無論是對于哪部分的工程進行施工,施工人員都要進行按照相關(guān)要求和標準進行施工,從而真正提高施工企業(yè)的核心競爭力。

  6 結(jié)束語

  綜上所述,建筑工程的電氣擬工程施工與人們的生活緊密相連。只有保證電氣工程的質(zhì)量,才能滿足人們的生活需求。為此,施工單位應當重視結(jié)合實際工程狀況,合理設計各部分,并不斷創(chuàng)新施工技術(shù),保證工程質(zhì)量。

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