漏磁信号特征提取及检测研究

介绍了漏磁检测原理和用有限元法计算漏磁场的方法,漏磁场法向分量的峰-峰值随缺陷深度增加而增加,峰-峰值间隔随缺陷宽度增大而增大。在检测中,先去除漏磁信号的奇异值,然后用峰-峰值算法提取缺陷信号特征,根据信号的峰-峰值大小和信号梯度变化作为缺陷判别标准。     

两个认证协议的安全缺陷

刘丽等作者在《装甲兵工程学院学报》第19卷第2期中,利用非齐次线性方程组给出了一种身份认证协议和一种消息认证协议。指出了这2个协议在设计上存在的安全缺陷,并给出了几种可能的攻击方法。     

电脑黑客的研究意义及对抗效果

综述了黑客对网络的巨大破坏性及在军事上的攻击方法,就保护己方网络免受黑客破坏的防范措施、黑客闯入己方网络后的补救方法,及黑客对抗的消长等问题进行了探讨     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究

支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

火炮身管内膛疵病检测现状与展望

简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性，详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法，分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望，指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路，提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行，为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。     

基于边界相切拟合的轴对称工件缺陷重构方法

针对轴对称工件超声检测缺陷重构问题,通过分析传统基于传播时间反演方法的不足和误差产生的原因,提出了一种基于边界相切拟合的缺陷重构方法,并针对实际检测缺陷的类型,采用圆和椭圆作为模型对缺陷进行重构。从重构结果上看,当检测实心体工件时,圆形缺陷的圆拟合重构误差不大于0.1 mm,圆形缺陷的椭圆拟合重构误差小于0.4 mm,椭圆形缺陷的椭圆拟合重构误差小于0.3 mm,空心体工件由于检测方式不同,误差会比实心体大一些。     

基于Contourlet变换的火炮内膛疵病分割方法

对火炮内膛图像进行有效的疵病分割是内膛疵病识别的重要步骤。针对火炮身管导气孑L疵病的分割进行研究,提出基于Contourlet变换的火炮内膛疵病分割方法。通过对内膛图像Contourlet变换高低频系数的调整,在排除导气孔自身结构的影响下,提取出疵病的边缘,并结合形态学处理,实现导气孔疵病的分割。实验结果表明,该方法内膛疵病分割准确,抗噪能力强,适用于火炮内膛疵病分割。