中南大学
硕士学位论文
基于聚类的异常检测技术的研究
姓名：杨斌
申请学位级别：硕士
专业：计算机软件与理论
指导教师：刘卫国
20080501
Applied Physics 应用物理, 2020, 10(8), 373-379 Published Online August 2020 in Hans. https://www.doczj.com/doc/7315095845.html,/journal/app https://https://www.doczj.com/doc/7315095845.html,/10.12677/app.2020.108050 Research Progress of Magnetic Nondestructive Testing Technology Meiquan Liu, Bin Lang, Binkun Tao, Nan Ma Shijiazhuang Campus of Army Engineering University, Shijiazhuang Hebei Received: Jul. 30th, 2020; accepted: Aug. 13th, 2020; published: Aug. 20th, 2020 Abstract Magnetic nondestructive testing technology has a broad application prospect in the field of judg-ing and identifying fatigue damage of ferromagnetic materials. It is of great significance of the nondestructive evaluation of ferromagnetic material properties and life evaluation. Fundamentals and latest developments of magnetic nondestructive testing are introduced. Problems demanding prompt solution for magnetic powder inspection, magnetic flux leakage testing, magnetic memory testing and micro magnetic testing are discussed. Keywords Defect, Magnetic Field, Magnetic Measurement, Nondestructive Testing 磁性无损检测技术研究进展 刘美全，郎宾，陶斌坤，马南 陆军工程大学石家庄校区，河北石家庄 收稿日期：2020年7月30日；录用日期：2020年8月13日；发布日期：2020年8月20日 摘要 磁性无损检测新技术在判断与识别铁磁材料疲劳损伤领域具有广阔的应用前景，对铁磁材料性能无损评价和寿命评估具有重要的实践意义。本文介绍了磁性无损检测的分类和基本原理，针对磁粉探伤、漏磁检测、磁记忆检测和微磁检测提出了目前亟待解决的关键技术问题以及未来发展的方向，为进一步提高磁性无损检测质量具有重要意义。
题目离群点检测(基于距离) 学生姓名 学生学号 专业班级 指导教师 2015-1-17
实验四离群点检测(基于距离) 此实验是在实验三的基础上，修改完成。实验算法与上次相同，但增加了离群点检测。离群点检测方法为：在聚类完成之后，计算簇中的点到各自簇心的距离。当簇中的一点到簇心的距离大于该簇的平均距离与1.5倍标准差的和时，则认为该点为离群点，即阀值平均距离与1.5倍标准差的和。 一、实验目的 1.深刻理解离群点，了解离群点检测的一般方法； 2.掌握基于距离的离群点检测算法； 3.锻炼分析问题、解决问题的思维，提高动手实践的能力。 二、背景知识 异常对象被称作离群点。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。 常见的异常成因：数据来源于不同的类（异常对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。 异常检测的方法： （1）基于模型的技术：首先建立一个数据模型，异常是那些同模型不能完美拟合的对象；如果模型是簇的集合，则异常是不显著属于任何簇的对象；在使用回归模型时，异常是相对远离预测值的对象； （2）基于邻近度的技术：通常可以在对象之间定义邻近性度量，异常对象是那些远离其他对象的对象； （3）基于密度的技术：仅当一个点的局部密度显著低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。 三、实验要求 改写一种简单的半监督方法，用于离群点检测。使用一种你熟悉的程序设计
语言，如C++或Java，实现该方法，并在两种不同的数据集上进行讨论（1）只有一些被标记的正常对象；（2）只有一些被标记的离群点实例。 四、实验环境 Win7 旗舰版+ Visual Studio 2012 语言：C++ 五、算法描述 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 1、算法思路 K-means算法 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个： 1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。 2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。 3)误差平方和局部最小。 2、算法步骤 a.从数据集中随机挑K个数据当簇心； b.对数据中的所有点求到这K个簇心的距离，假如点Pi离簇心Si最近， 那么Pi属于Si对应的簇；
空间聚类的研究现状及其应用＊ 戴晓燕1 过仲阳1 李勤奋2 吴健平1 (1华东师范大学教育部地球信息科学实验室 上海 200062) (2上海市地质调查研究院 上海 200072) 摘 要 作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用。文章在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 关键词 空间聚类 K-均值法 散度 1 前言 随着GPS、GI S和遥感技术的应用和发展,大量的与空间有关的数据正在快速增长。然而,尽管数据库技术可以实现对空间数据的输入、编辑、统计分析以及查询处理,但是无法发现隐藏在这些大型数据库中有价值的模式和模型。而空间数据挖掘可以提取空间数据库中隐含的知识、空间关系或其他有意义的模式等[1]。这些模式的挖掘主要包括特征规则、差异规则、关联规则、分类规则及聚类规则等,特别是聚类规则,在空间数据的特征提取中起到了极其重要的作用。 空间聚类是指将数据对象集分组成为由类似的对象组成的簇,这样在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大。作为一种非监督学习方法,空间聚类不依赖于预先定义的类和带类标号的训练实例。由于空间数据库中包含了大量与空间有关的数据,这些数据来自不同的应用领域。例如,土地利用、居住类型的空间分布、商业区位分布等。因此,根据数据库中的数据,运用空间聚类来提取不同领域的分布特征,是空间数据挖掘的一个重要部分。 空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。算法的选择取决于应用目的,例如商业区位分析要求距离总和最小,通常用K-均值法或K-中心点法;而对于栅格数据分析和图像识别,基于密度的算法更合适。此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声的数量等因素都影响到算法的选择[2]。 本文在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 2 划分法 设在d维空间中,给定n个数据对象的集合D 和参数K,运用划分法进行聚类时,首先将数据对象分成K个簇,使得每个对象对于簇中心或簇分布的偏离总和最小[2]。聚类过程中,通常用相似度函数来计算某个点的偏离。常用的划分方法有K-均值(K-means)法和K-中心(K-medoids)法,但它们仅适合中、小型数据库的情形。为了获取大型数据库中数据的聚类体,人们对上述方法进行了改进,提出了K-原型法(K-prototypes method)、期望最大法EM(Expectation Maximization)、基于随机搜索的方法(ClAR ANS)等。 K-均值法[3]根据簇中数据对象的平均值来计算 ——————————————— ＊基金项目:国家自然科学基金资助。(资助号: 40371080) 收稿日期:2003-7-11 第一作者简介:戴晓燕,女,1979年生,华东师范大学 地理系硕士研究生,主要从事空间数 据挖掘的研究。 · 41 · 2003年第4期 上海地质 Shanghai Geology
桥梁检测技术研究现状与发展趋势 （湖北省武汉市 430070） 摘要：随着我国公路、市政桥梁事业的发展,新建高公路及市政桥梁越来越多,同时既有的许多桥梁亦逐渐进入了养护维修阶段,有关专家认为桥梁使用超过25年以上则进入老化期。桥梁在长期运营过程中不可避免会产生各种结构性损伤, 桥梁的结构承载能力和耐久性逐步降低，直至影响到桥梁的运营安全。为了保证桥梁结构的安全使用, 桥梁结构的检测工作也日益凸现出它的必要性和重要性。鉴于此，主要阐述了桥梁检测现状、桥梁检测新技术以及桥梁检测技术的发展趋势（无损伤检测技术研究）。 关键词：结构承载力；耐久性；桥梁检测；无损伤检测技术； Bridge Detection Technology Research Status and Development Rrends (School of Science，Wuhan 430070，China) Abstract: With the development of roads, municipal bridges career, More and more new high road and municipal bridges, At the same time, there are many bridges have gradually entered the maintenance phase. Experts believe that the use of bridges over more than 25 years to enter the aging period. Bridge in the long-term operation of the process will inevitably produce a variety of structural damage. The bearing capacity and durability of the bridge are gradually reduced, until affecting the operation safety of the bridge. In order to ensure the safe use of the bridge structure, The detection work of the bridge structure has also become more and more important and necessary. In view of this,the paper mainly expounds the bridge detection status, bridge detection technology and the development trend of bridge detection technology (research on non damage detection technology). Key words:structure bearing capacity; durability; bridge detection; no damage detection technology;
网络异常检测研究与应用 随着IT架构的日益复杂,各种应用也不断涌现,网络和应用的边界变得越来越模糊,这使得基于单一边界和控制点的传统安全设备难以有效掌握整个网络的安全状态。一方面,网络攻击的广泛性、隐蔽性、持续性、复合性、多样性等特征使得传统网络攻击检测技术难以有效应对。另一方面,随着移动互联网、云计算等技术的发展,网络中的威胁情报信息越来越多,因此,如何高效智能的整合、处理外部与内部的大量非结构化数据,对多源数据进行有效关联、检索与情报追踪是网络安全发展的关键。 近些年来,随着网络异常检测技术的不断发展、软件定义安全架构的出现、大数据技术的发展,上述的安全挑战带来的问题逐步得到了缓解。本文选取僵尸网络与Web攻击两种在网络中最常见、波及面最大的网络威胁,对僵尸网络C&C 服务器检测与HTTP异常检测问题展开研究;同时,将异常检测算法封装为异常检测模块,在软件定义安全架构下实现异常检测模块与安全数据平台的集成,从而实现数据驱动的安全服务器编排。本文的具体研究内容如下:1.利用网络中广泛存在的多源异构数据,借鉴安全威胁情报、用户与实体行为分析(UEBA)等安全领域的新思路,基于统计分析、机器学习、深度学习对网络异常检测的问题展开研究,具体包括:(1)基于城域网采样Netflow的C&C服务器检测(2)借鉴UEBA思想的基于HTTP画像的异常检测(3)基于长短时记忆神经网络(LSTM)的HTTP异常检测2.本文设计了一种将网络异常检测模块与安全数据平台进行集成的方案,实现了网络数据的实时在线异常检测,同时在软件定义安全架构下,根据异常检测结果自动选取防护策略并下发,从而实现数据驱动的安全服务编排,提高安全防护效率。
无损检测技术原理与应用 安全工程1401班2014074201 1无损检测技术的定义及发展概况 随着中国科学和工业技术的发展，高温、高压、高速度和高负荷已成为现代化工业的重要标志。但它的实现是建立在材料高质量的基础之上的。必须采用不破坏产品原来的形状，不改变使用性能的检测方法，以确保产品的安全可靠性，这种技术就是无损检测技术。无损检测技术不损害被检测对象的使用性能，应用多种物理原理和化学现象，对各种工程材料，零部件，结构进行有效地检验和测试，借以评价它们的连续性、完整性、安全可靠性及某些物理信息。目的是为了评价构件的允许负荷、寿命或剩余寿命，检测设备在制造和使用过程中产生的结构不完整性及缺陷情况，以便及时发现问题，保障设备安全[1]。 无损检测技术是机械工业的重要支柱，也是一项典型的具有低投入、高产出的工程应用技术。可能很难找到其他任何一个应用学科分支，其涵盖的技术知识之渊博、覆盖的基本研究领域之众多、所涉及的应用领域之广泛能与无损检测相比。美国前总统里根在发给美国无损检测学会成立20周年的贺电中曾说过，(无损检测)能给飞机和空间飞行器、发电厂、船舶、汽车和建筑物等带来更高的可靠性，没有无损检测(美国)就不可能享有目前在飞机、船舶和汽车等众多领域和其他领域的领先地位。作为一门应用性极强的技术，只有与国家大型工程项目结合，解决国家大型和重点工程项目中急需解决的安全保障问题，无损检测技术才能有用武之地和广阔的发展空间[2]。 我国无损检测技术的快速发展得益于经济的快速发展和国家综合实力的快速增强。近十年来，我国经济一直处于快速发展期，无损检测事业也处于蒸蒸日上
的局面，其总体形势和水平已是十年前无法比拟。在我国各工业部门和国防单位，我国无损检测工作者取得了令世人瞩目的成绩[2]。 2无损检测技术的基本类型及其原理 目前常用的无损检测类型主要有超声检测技术、射线检测技术、磁粉检测技术、渗透检测和红外检测技术五种，本文选取其中3种检测技术对其基本原理和应用进行简单的讲述，选取超声波检测技术和红外检测技术这两种检测技术进行较为详细的论述。 2.1超声检测技术 超声检测技术主要是检测设备构件部及表面缺或用于压力容器或管道壁厚的测量等，能有效的发现对焊缝部埋藏缺陷和压力容器焊缝表面裂纹，而且可测出焊缝缺陷的自身高度。由于超声探伤仪器体积小、质量轻，便于携带和操作，适合在多种工况下工作，因此在过程设备检验中得到广泛应用。超声检测技术主要有以下几种方法：（1）共振法：通过调整超声波的发射频率，以改变发射到工件中超声波的波长，并使工件的厚度为超声波半波长的整数倍时，入射波和反射波相互叠加便产生共振。根据共振时谐波的阶数以及超声波的波长，就可测出工件的厚度。（2）穿透法：将两个探头分布置于被测试件相对的两个侧面，一个探头用于发射超声波，另一个探头用于接收透射到另一侧面的超声波，并根据所接受超声波的强弱来判断工件部是否有缺陷。（3）脉冲反射法：将具有一定持续时间和一定频率间隔的超声脉冲发射到被测工件，当超声波在工件部遇到缺陷时，就会产生反射，根据反射信号的时差变化及在显示器上的位置就可以判断缺陷的大小和深度。（4）液浸法：在探头与工件之间填充一定厚度的液体耦合剂，使探头发射的声波经过液体耦合层后，再入射到工件中去。由于探头与工件不直接接触，
计算机与现代化 ２０１６年第３期 ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ 总第２４７期 文章编号：１００６-２４７５（２０１６）０３-００３５-０６ 收稿日期：２０１５-０８-１８ 基金项目：华中科技大学教学研究基金资助项目（０１２２１８４０３２）作者简介：陆柳生（１９８９-），男（土家族），贵州铜仁人，华中科技大学自动化学院硕士研究生，研究方向：数据挖掘；余明晖 （１９７１-），男，湖北武汉人，副教授，博士，研究方向：决策支持系统，数据挖掘。 基于离群点检测的学生学习状态分析方法 陆柳生，余明晖 （华中科技大学自动化学院，湖北武汉４３００７４） 摘要：针对高校学生工作者任务繁多且直接管理的学生人数众多，难于对每个学生进行个性化的学习指导的实际问题，提出基于离群点检测的学生学习状态分析方法，将有限的教育资源分配给最迫切需求的学生。使用基于密度的局部离群点检测算法对学生考试成绩数据进行挖掘，找出可疑离群学生，然后对可疑离群学生进行学习状态分析。案例研究结果表明，本方法能够有效地找出学习状态异常的学生，可以提升高校学生工作者的管理效率。关键词：离群点检测；教育数据挖掘；学生成绩；学习状态；局部离群点因子；数据挖掘中图分类号：ＴＰ１８１ 文献标识码：Ａ doi ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６-２４７５．２０１６．０３．００８ Learning State Analysis Method of Students Based on Outlier Detection ＬＵＬｉｕ-ｓｈｅｎｇ，ＹＵＭｉｎｇ-ｈｕｉ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ） Abstract ：ＴｈｅｓｔｕｄｅｎｔｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｓａｒｅｆａｃｉｎｇａｇｒｅａｔｃｈａｌｌｅｎｇｅｉｎＣｈｉｎｅｓｅｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓｔｈａｔｔｈｅｙｈａｖｅａｌｏｔｏｆｗｏｒｋｔｏｄｏａｎｄｓｅｒｖｅｔｏｏｍａｎｙｓｔｕｄｅｎｔｓｄｉｒｅｃｔｌｙ，ｓｏｔｈａｔｔｈｅｙｃａｎｈａｒｄｌｙｇｉｖｅａｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｇｕｉｄｅｆｏｒｅｖｅｒｙｓｔｕｄｅｎｔ．Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｍｅｔｈｏｄｏｆｌｅａｒｎｉｎｇｓｔａｔｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｔｕｄｅｎｔｓｂａｓｅｄｏｎｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍａｎｄａｌｌｏｃａｔｅｔｈｅｌｉｍｉｔｅｄｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｔｏｔｈｅｎｅｅｄｉｅｓｔｓｔｕｄｅｎｔｓ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｆｉｎｄｓｔｈｅｓｕｓｐｉｃｉｏｕｓｏｕｔｌｙｉｎｇｓｔｕｄｅｎｔｓｔｈｒｏｕｇｈｍｉｎｉｎｇｔｈｅｓｔｕｄｅｎｔｓ’ｓｃｏｒｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｌｇｏ-ｒｉｔｈｍｏｆｄｅｎｓｉｔｙ-ｂａｓｅｄｌｏｃａｌｏｕｔｌｉｅｒｓ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｓｅｓｔｕｄｅｎｔｓ．Ｔｈｅｃａｓｅｓｔｕｄｙｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｆｉｎｄｓｏｍｅｓｔｕｄｅｎｔｓｗｉｔｈｅｘｃｅｐｔｉｏｎａｌｌｅａｒｎｉｎｇｓｔａｔｅｗｈｉｃｈｍａｙａｓｓｉｓｔｔｈｅｃｏｌｌｅｇｅｓｔｕｄｅｎｔｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｓｉｎｍａｎａｇｉｎｇｓｔｕｄｅｎｔｓｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ． Key words ：ｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓｓｃｏｒｅｓ；ｌｅａｒｎｉｎｇｓｔａｔｅ；ｌｏｃａｌｏｕｔｌｉｅｒｆａｃｔｏｒ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ 0 引 言 教育数据挖掘是将教育系统中产生的原始数据转换成有用信息的过程，综合运用数理统计、机器学习和数据挖掘等技术和方法，对教育数据进行处理和分析，从大量的数据中发现隐藏的、有价值的知识来 指导和发展教育［１-２］ 。教育数据挖掘的有效结果能够直接影响学生的学习成果，而学生学习成果是反映高校办学成效的重要依据，因此受到越来越多的重视。 高等学校是我国培养人才的核心基地，也是一个庞大的运营式系统。其在日常工作过程中会产生许多数据，可能是一个个业务流程的记录，也可能是某个学生或者教职工的信息。但在其中，学生最为关心的，是与学生评价和能否毕业密切相关的考试成绩数 据，主要被用作３个目的：问责、确定学生学习状况以 及制定与课程和教学直接相关的决策［３］ 。 高校的学生工作是指通过非学术性事务和课外活动对学生施加教育影响，以规范、指导和服务学生，丰富学生校园生活，促进学生成长成才的组织活动［４］ 。我国２００９年学生工作者与学生的比率为１：２００，低于美国学生工作者与学生的比率１：６４，并且学生工作者“融党、政于一体，集教育、管理于一身”，从奖、贷、困、补到思想教育，从学生入学到毕业找工 作，事无巨细，事必躬亲［５-６］ ，这样高强度的工作量使得高校学生工作者很难对所直接管理的每一个学生都进行个性化的学习指导。 据清华大学２０１０年对大学生的一项需求调研显示，８７％的本科生和７６％的研究生认为开展更加个
农产品无损检测技术研究与应用 农产品品质无损检测技术相对于有损检测技术来说具有快捷、卫生、准确等优点。近年来，无损检测技术在农产品检测方面发展检测的内容主要包括农产品的外部品质、内部品质，众多学者做了许多有益的探索.此外，利用无损检测技术中的近红外光谱分析技术、超声波技术和机器视觉技术进行肉品品质评价取得了不小的突破。 一、紫外分光检测技术 紫外分光法主要是在紫外光源的照射下，导致荧光物质发光而进行目标检测的。如果仅通过肉眼检测常有漏检情况发生。在暗室中，当受损的水果受到紫外光源照射时，损伤部位会通过发出荧光的形式放出可见光，显得格外明亮。而正常部位理论上无可见光。损伤果的检测正是利用了水果正常部位和损伤部位在紫外光源照射下的反射差异，通过摄像、计算机图像处理后进行检测的。 二、近红外分光检测技术 近红外光谱定量分析的原理主要是利用在近红外区用漫反射光谱作定量分析。根据其检测对象的不同分成近红外反射光谱和近红外透射光谱两种。近红外分光法在食品成分检测中得到了广泛的应用， 三、软X射线检测技术 X射线具有穿透能力、衍射作用和激发荧光的特性。通过捕获X射线的穿透特性，可以得到样品的透射图像和断层图像，进而探明物质的内部结构；通过捕获X射线与样品作用产生的荧光和衍射效应，可以检测到样品所含多种元素的情况，尤其是重金属含量。 四、机器视觉检测技术 计算机视觉是基于图像的数字识别技术而发展起来的新兴技术。检测时，被检测的农产品被安置在特定的光照环境中，摄像机获得的二维图像信息通过电缆输送计算机进行处理，抽取图像的有关特征，这些特征以一定的方式与被测对象的质量指标相对应。检测结果传递到后续处理设备中。 五、声学特性及超声波检测技术 农产品的声学特性是指农产品在声波作用下的反射特性、散射特性、透射特性、吸收特性、衰减系数和传播速度及其本身的声阻抗与固有频率等，它们反映了声波与农产品相互作用的基本规律。农产品的声学特性随农产品内部组织的变化而变化，不同农产品的声学特性不同，同一种类而品质不同的农产品其声学特性往往也存在差异，故根据农产品的声学特性即可判断其品质如何，并据此进行
肤色在各颜色空间的聚类分析 摘要肤色是人体表面最显著的特征之一。对不同肤色在RGB、YCbCr颜色空间内和同一肤色在不同亮度环境下的聚类情况进行深入的分析研究,发现肤色在YCbCr空间内聚类效果更好,更适合做肤色分割。然后在此基础上对黑色肤色、黄色肤色及白色肤色在YCbCr空间内进行肤色分割,达到较好的分割效果。 关键词肤色;颜色空间;肤色分割;YCbCr空间 肤色是人体表面最显著的特征之一,由于它对姿势、旋转、表情等变化不敏感,因此将人体的肤色特征应用于人脸检测与识别、表情识别、手势识别具有很大的优势,所以肤色特征是人脸识别、表情识别、与手势识别中最为常用的分割方法。然而,若要利用肤色进行分割,我们首先应该对肤色以及肤色的聚类情况进行分析。 世界上的人种主要有三种,即尼格罗—澳大利亚人种(黑色皮肤),蒙古人种(黄色皮肤),欧罗巴人种(白色皮肤)。尽管人的肤色因人种的不同而不同,呈现出不同的颜色,但是有学者指出:排除亮度、周围环境等对肤色的影响后,皮肤的色调基本一致。本文对在不同环境下的不同肤色进行取样,然后分别在RGB、YCbCr颜色空间进行统计,从而对比分析肤色在各颜色空间聚类的情况。 1肤色在各颜色空间的聚类比较 1.1不同肤色在RGB和YCbCr颜色空间上的分布 图1—图2给出了黄色、黑色和白色肤色分别在RGB、YCbcr空间的分布情况。 由图1—图2可以得出,不同肤色在RGB、YCbCr空间的分布有如下特征: 1)不同肤色在不同颜色空间均分布在很小的范围内。 2)不同肤色在不同颜色空间内不是随机分布,而是在某固定区域呈聚类分布。 3)不同肤色在YCbCr空间内分布的聚类状态要好于在RGB空间内分布的聚类状态。 4)不同肤色在亮度上的差异远远高于在色度上的差异。 1.2肤色在不同亮度下的分布 图3—图4给出了不同亮度下的同一肤色分别在RGB、YCbCr空间的分布情况。图(a)至图(d)的肤色来源于同一人在不同亮度下的照片。
木材无损检测技术研究历史、现状和展望 随着退耕还林政策的实施，我国近年来树木面积不断扩大，但社会消耗量也越来越大，而木材的无损技术也在不断发展，因此要求我们要充分利用木材。本文主要研究木材无损检测技术的研究历史、现状和发展趋势，为以后的进一步研究提供参考依据。 标签：木材；无损检测；研究；现状 一、目视检测简介 木材无损检测方法中目视检测是使用最早、最简单的方法，该方法主要是通过人眼进行目测，对木材表面各种影响强度或相关性能的缺陷进行评估。目视检测需要操作人员具有丰富的经验；而且，木材内部的结构形态无法通过肉眼进行判断，因此无损检测方法在木材检测方面能发挥很好的作用。 二、国内外研究历史及现状 1.国内外应力波检测的应用研究情况 应力和应变扰动以应力波作为传播形式，在可变形固体介质中机械扰动表现为质点速度的变化和相应的应力、应变状态的变化。应力、应变状态的变化以波的方式传播，称为应力波。应力波的敏感性使其在木材中传播时会受到木材内部缺陷的影响，检测应力波的传播时间变化能判断木材的内部情况。20世纪60年代，国外学者开始利用应力波对木材进行无损检测。 1988年，Ross J.R.等采用应力波检测方法研究木材的弹性模量、应力波速度和木材密度的关系，为木材中的无损检测技术研究提供了理论基础。1994年，Ross J.R.等利用应力波技术，根据应力波在板材间传播时间的差异性辨别木材是否存在缺陷。2003年，Wagner等运用应力波技术，结合回归分析法，对美国花旗松进行研究，得出应力波传播速度和弹性模量之间的关系，并建立起应力波速度与动态弹性模量之间的相关性。2005年国内学者林文树等经分析得出超声波与应力波均受木材密度、孔洞大小及数量等因素影响，由此判断出木材的内缺陷。 2.国内外超声波检测的应用研究情况 20世纪60年代，超声波开始被用来进行无损检测。2000年开始，国内外越来越多的学者对超声波技术进行研究：李华和刘秀英利用超声波检测仪对大钟寺博物馆钟架进行了无损检测，通过测定钟架木材的弹性模量，对钟架木结构力学强度的变化做出评估。 3.国内外X射线检测的应用研究情况
无损检测技术的发展概述及认识 摘要：本文概述了无损检测与评估技术在国内外的研究现状，提出了无损检测与评估技术存在的问题和不足，最后分析了无损检测与评估技术的发展趋势。 关键词：无损检测；探伤；发展概况； 一、引言 任何设备或构件自身都可能有各种缺陷，关键是这种缺陷是否发展、发展得快慢及最后的危害如何。国内与国际上对承压类特种设备所含缺陷的危害性进行了大量的研究并取得了长足进展，同时，无损检测技术的发展，为人们的研究提供了新的方法和手段，对含缺陷焊接特种设备安全评定已成为可能。而在进行评定分析时，结构缺陷的准确定位与定量是一个关键问题，因为缺陷对焊接结构的完整性起着重要作用。为保证设备服役时的安全性，通常采用的方法是利用无损检测手段对设备进行检查，再应用安全评价分析技术和手段对检查得到的缺陷进行安全评定。可见，锅炉、压力容器安全评定与爆炸预防等技术应用的基本前提是无损检测技术。本文对工业中常用的无损检测原理及特点进行分析，概述了无损检测与评估技术在国内外的研究现状，提出了无损检测与评估技术存在的问题和不足，最后分析了无损检测与评估技术的发展趋势。 二、工业常用无损检测原理及特点分析 2.1射线检测技术 原理：射线探伤法是利用射线透过物体时, 会发生吸收和散射这一特性, 通过测量材料中因缺陷存在而影响射线的吸收来探测缺陷的, 有缺陷部位对射线的衰减减弱, 运用胶片的照相原理浏黄穿透工件后射线的强度变化, 从而, 测量出工件内部缺陷大小、数和性质的一种方法。该方法是最基本的、应用最广泛的一种射线检测方法。常用于探伤的射线有X 光和同位素发出的γ射线，分别称为X光探伤和γ射线探伤。一般情况下，射线探伤是不易发现裂纹的，或者说，射线探伤对裂纹是不敏感的。因此，射线探伤对气孔、夹渣、未焊透等体积型缺陷最敏感。即射线探伤适宜用于体积型缺陷探伤，而不适宜面积型缺陷探伤。2.2超声波检测技术 原理：超声波检测主要用于探测试件的内部缺陷, 所谓超声波是指超过人耳听觉、频率大于20 的声音。目前用的最多的探伤方法是脉冲反射法。脉冲反射法在探伤时用纵波或者横波把超声波射入被检物的一面, 然后在同一面接收从缺陷处反射回来的回波, 根据回波情况判断缺陷的情况。通常用超声波探头与待探工件表面良好的接触，探头则可有效地向工件发射超声波，并能接收(缺陷)界面反射来的超声波，同时转换成电信号，再传输给仪器进行处理。根据超声波在介质中传播的速度(常称声速)和传播的时间，就可知道缺陷的位置。当缺陷越大，反射面则越大，其反射的能量也就越大，故可根据反射能量的大小来查知各缺
磁性无损检测技术研究进展 磁性无损检测技术是随着磁性材料、磁敏检测元件、检测信号处理技术、磁效应现象及计算机技术的应用而发展起来的新技术。磁性检测法主要依据裂纹或其它缺陷以及内应力等因素对铁磁性材料的内在性质或磁化状态有影响，通过测量被检工件的特征磁场，将缺陷处产生的畸变磁信号由磁电转换器件或传感器变换成对应的电信号，从而实现对缺陷识别和诊断的一种无损检测技术。 磁性无损检测新技术在判断与识别铁磁材料疲劳损伤领域具有广阔的应用前景，对铁磁材料性能无损评价和寿命评估具有重要的实践意义。在汉斯出版社《应用物理》期刊中，又论文介绍了磁性无损检测的分类和基本原理，针对磁粉探伤、漏磁检测、磁记忆检测和微磁检测提出了目前亟待解决的关键技术问题以及未来发展的方向，为进一步提高磁性无损检测质量具有重要意义。 对磁粉探伤是通过磁粉在缺陷附近漏磁场中的堆积以检测铁磁性材料表面或近表面处缺陷的一种无损检测方法。磁粉探伤首先是对被检试件加外磁场进行磁化，若试件表面或近表面处有缺陷，如裂纹、气孔等，由于它们是非铁磁性的，对磁力线的通过阻力很大，磁力线在缺陷处泄漏到空气中形成漏磁场，当将导磁性良好的铁磁性粉末(通常为磁性氧化铁粉)施加在试件表面上时，缺陷处的漏磁场就会吸住磁粉，堆积形成可见的磁粉痕迹，从而把缺陷显示出来。 漏磁检测是利用磁源对被检工件进行局部磁化，材料表面出现裂纹或坑点等缺陷时，使局部区域的磁导率降低，磁阻增加，磁化场的能量将有一部分从此区域外泄出来，形成可检测的漏磁信号。在材料内部的磁力线遇到缺陷而产生铁磁体间断时，磁力线将会发生聚焦或
畸变，这一畸变扩散到材料表面，即可形成可检测的磁场信号。 磁记忆检测是基于铁磁构件在运行时，受工作载荷和地球磁场共同作用，在应力和变形集中区域内会发生具有磁致伸缩性质的磁畴组织定向的和不可逆的重新取向，这种磁状态的不可逆变化在工作载荷消除后不仅会保留，还与最大作用应力有关，即产生与作用应力相对应的磁记忆。在应力集中区域，漏磁信号的切向分量具有最大值，而法向分量改变方向且具有过零点，磁记忆检测一般通过检测法向分量对缺陷进行诊断。 微磁检测是在漏磁检测基础上结合微磁学理论提出来的一种新的磁性无损检测方法。根据微磁检测理论，缺陷的存在就一定存在磁畴固定结点，就一定会出现磁状态不可逆，形成材料内部磁场。磁畴固定结点的磁场十分微弱，因而称为微磁点，而其检测过程称为微磁检测。微磁检测理论对实现损伤缺陷的定量和自动化检测具有重要意义，通过检测微磁点的微磁场可以获取材料的受损情况，基于微磁理论研制的裂纹检测仪应用效果较好，在各行各业得到了广泛应用。 磁性无损检测技术是目前应用最广泛的无损检测技术之一。磁性无损检测技术研究正在由材料的外在磁特征检测向基于材料外在磁特征的内部生成机理演进，随着电子技术、人工智能和计算机技术的发展以及新材料、新效应和新机理的发现，磁性无损检测逐步由定性检测向定量化、自动化、可视化方向发展，逐步减少人为因素的干扰，使磁性无损检测的缺陷检测质量逐步得到提高，为进一步实现材料损伤以及装备全寿命评估奠定基础。 文章来源：https://https://www.doczj.com/doc/7315095845.html,/10.12677/APP.2020.108050
国内外无损检测技术的现状与发展 夏纪真 （2011年7月） 无损检测资讯网 https://www.doczj.com/doc/7315095845.html, 一.概述（一）世界无损检测技术的起源与发展 无损检测技术是以物理现象为基础的，回顾一下世界无损检测技术的起源，都是一种物理现象被发现后，随之进行深入研究并投入应用，一般的规律往往首先是在医学领域、军工领域应用，然后推广到工业领域应用。 下面我们来回顾一下部分无损检测技术的起源。 射线检测 1895年11月德国渥茨堡大学教授伦琴发现X射线（伦琴射线），随后在医学领域得到应用； 1896年法国贝克勒尔发现γ射线； 1898年居里夫妇从铀矿中分离出镭 1900年法国海关首次应用X射线检查物品； 1919年英国卢瑟福用α粒子轰击氮原子打出质子，进而建立起第一个核反应装置； 1920年前后X射线开始在工业领域应用； 1939年发现铀裂变现象，此后人工制造的放射性同位素逐渐进入γ射线检验领域； 1946年携带式X射线机诞生 超声检测 1830年已经有利用机械装置人工产生超声波的实验（达到24000Hz） 1914-1918年已经开始利用声波反射的性质探测水下舰艇的研究 1943年出现商品化脉冲回波式超声波探伤仪 涡流检测 1824年加贝（Gambey）用实验发现金属中有涡电流存在，几年后佛科（Foucauit）确认了涡电流的存在； 1831年法拉第（Faradey）发现电磁感应现象； 1865年麦克斯韦完成法拉第概念的完整数学表达式，建立电磁场理论； 1879年休斯（D.E.Hughes）首先将涡流用于实际金属材料分选； 1921~1935年涡流探伤仪和涡流测厚仪先后问世； 1930年实现用涡流法检验钢管焊接质量； 50年代初期德国福斯特（Forster）开创现代涡流检测理论和设备研究新阶段，涡流检测技术开 始正式进入实用阶段 磁粉检测 1868年英国应用漏磁通探测枪管上的不连续性； 1876年应用漏磁通探测钢轨的不连续性； 1918年美国开创磁粉检测首例； 1930年德国福斯特（Forster）将磁粉检测正式引入工业领域； 1933年提出漏磁检测设想； 1947年第一套漏磁检测系统研制成功 渗透检测 1930-1940年代：煤油、“油-白法”、有色染料作为渗透剂的渗透检测方法出现 1941荧光染料的发现与应用，采用紫外线辐照显示，吸收剂-显像剂应用 1950出现以煤油与滑油混合物作为荧光液的荧光渗透检测 1960后出现自动流水线，水基渗透液和水洗法技术，开始关注对氟、氯、硫的控制 微波检测 1948年微波被首次用于工业材料测试 世界无损检测技术的发展历史可以大致上以二次世界大战为重要的转折点：二战前已经起步并开始得到少量的初步应用，在二战期间由于医学和军事的需要得到迅速发展，在二战后随着工业生产技术的迅猛发展，特别是近代和现代机械制造、电子技术、计算机技术的迅猛发展，现代无损检测技术已经发展到了很高的水平。（二）我国的无损检测技术发展历史 我国的无损检测技术实际上从20世纪40年代起就已开始在一些机械工业领域中得到少量应用，但是由于历史的原因，并没有发展起来。新中国成立后，在20世纪50年代初，首先在军工领域（特别是航空工业）以及和军工相关的重工业领域和科研机构开始注重X射线、磁粉、渗透、超声等无损检测技术的应用，其中不少工作是在苏联专家指导下进行，当年一批年轻人加入到了无损检测技术行业，成为今天被我们尊称为我国无损检测
市政道路无损检测技术研究 发表时间：2019-05-08T10:13:49.777Z 来源：《防护工程》2019年第2期作者：王洪刚 [导读] 检测数据与实际情况存在较大误差，且效率低。采用无损检测技术检测速度快、精度高、对市政道路无损坏，在现今得到了广泛的应用。 天津第四市政建筑工程有限公司天津市 300222 摘要：市政道路交通量大，承载着巨大的交通运输压力，对人民安全出行和国民经济的发展起到了重要的作用。市政道路的施工质量关系到道路的使用寿命和安全运行，必须采取有效的检测方法进行检查验收。 关键词：市政道路；无损检测；技术研究 1路基路面无损检测技术的分类 1.1地质雷达对路基进行测损技术 如图 1 所示为路基缺损检测图。作为一种典型的无损检测技术，地面穿透雷达可以应用于市政道路检测领域。根据地下介质，土壤和岩石层之间的介电常数的差异，并把不同物质的电性差异作为测试的前提，形成反射界面以检测地下物体的实际情况。根据地面接收到的回波时间和特征，可以区分地下介质的深度和变化。在此基础上，用探地雷达检测路基路面发生的各种隐患，比如沉降、溶洞、积水等。通过检测，可以掌握这些隐患的分布规律，分布的深度和大小，为治理这些隐患提供相关数据以达到消除隐患的目的。探地雷达检测技术由于具有较高的分辨率，所以检测精度也相对较高，它具有能探查介质分布情况的优势。由于地质雷达具有以上的优点，所以在目前的技术检测中具有十分重要的意义。 图1 路基缺损检测图 1.2频谱分析检测对路基进行测损技术 频谱分析检测技术是目前检测技术中比较有意义的一项检测技术。关于它的检测原理，第一步在市政道路的路基路面上根据相关规范选取一个合适的检测点;第二步，在所选取的点周围根据具体要求布置一些接收器，这些接收器用来接收对该点以进行一定强度的垂直打击而发出的传输信号;第三步，由于不同介质对波的传播速度是不同的，通过分析这些信号的频率，可以大致分析出市政道路的路面质量。基于上述原理，可以检测市政道路路面路基的具体问题，从而达到排除隐患为车辆安全行驶提供保障的目的。 1.3超声波检测对路基进行测损技术 超声波信号检测技术是依赖于超声波的发射传播，通过布置多个传感器在不同的地方以此为基础来分析波的参数从而达到检测路面结构内部损坏情况的一种技术。通过确定超声波传播时间来确定传播速度，可以基于速度和介质之间的关系来确定材料的力学性能，例如弹性模量，压缩强度和挠曲强度等，也可以检测出其内部缺陷。简便性和低成本的优点使该检测技术有着光明的应用前景，现它已被广泛应用于工程实践。 1.4图像检测技术 图像检测技术包括两种原理，一种是红外线成像原理，另一种是全息影像成像原理。基于红外线成像原理的检测技术叫红外成像技术，其具体原理是利用不同材料的热导性不同，用热敏传感器来检测路基路面内部结构的温度分布，对检测到的数据进行分析处理并以图像的形式展现出来，通过图像可知市政道路路面路基是否出现受损，内部结构是否出现隐患问题。以全息成像原理为基础的检测技术叫激光全息成像技术，其原理是利用激光全息成像技术得到全息图，通过分析全息图中的数据信息以达到检测路面路基是否存在隐患、是否存在受损情况的目的。这种检测技术的优点是非常直观而且其准确度也非常高。 1.5激光检测技术 激光检测技术是通过光电流随着激光强度的增强而增强的原理来进行检测的。在检测过程中用到了能量转换原理，即光能与点能之间的转换，当激光的强度增强时，其转化为电能的量就越多，光电流强度就越强。在检测前首先确定电流强弱与位移大小之间的关系，通过光电流的强弱改变，利用已知的电流强度变化与位移大小关系，从而得出弯沉位移的变化值。激光本身具有很多优点，比如分辨率高、方向性好、衍射性好等优点。基于上述优点，激光检测技术被用于路基路面的平整度检测、弯沉位移检测等方面。 2市政道路无损检测技术要点 2.1道路平整度无损检测 平整度检测是市政道路最基本的检测指标之一，通常使用激光道路断面仪进行检测评定。检测过程中首先对激光道路断面仪的相关工作参数进行设置，然后通过使用激光传感装置确定激光传感设备到道路断面的垂直距离，使用加速度传感装置确定激光传感装置的垂直加速度，使用距离传感装置确定沿断面纵向行驶的距离，将检测数据进行收集整理，结合相关数据进行分析处理，得出市政道路平整度标准差，进而完成道路平整度的检测和评定。 2.2路面横向力系数无损检测 市政道路路面横向力系数的检测主要是用于确定路面的摩擦系数，进而进行路面抗滑性能的测定。路面横向力系数通常使用自动路面摩擦系数测试仪器进行检测，测试过程中操纵测试车辆沿测试道路匀速行驶，到达测试地点后，对车辆旋转测试轮与固定轮胎之间的合成
超声无损检测技求的现状和发展趋势 无损检测技术已经历一个世纪，尽管无损检测技术本身并非一种生产技术，但其技术水平却能反映该部门、该行业、该地区甚至该国的工业技术水平。无损检测技术所能带来的经济效益十分明显。统计资料显示，经过无损检测后的产品增值情况大致是，机械产品为5%，国防、宇航、原子能产品为12%-18% ，火箭为20%。例如，德国奔驰公司汽车几千个零件经过无损检测后，整车运行公里数提高了一倍，大大提高了产品在国际市场的竞争能力：日本小汽车生产中30%零件采用无损检测后质量迅速超过美国。德国科学家认为，无损检测验技术是机械工业的四大支柱之一。美国前总统里根曾说:“没有先进的无损检测技术，美国就不可能享有在众多领域的领先地位”。可见现代工业是建立在无损检测基础上的说法并不为过。世界各国都对超声无损检测给予了高度的重视。 超声无损检测技术(UT)是五大常规检测技术之一，与其它常规无损检橄技术相比，它具有被测对象范围广，检测深度大：缺陷定位准确.检测灵敏度高：成本低，使用方便：速度快，对人体无害以及便于现场使用等特点。因此.超声无损检测技术是国内外应用最广泛、使用颇率最高且发展较快的一种无损检测技术，体现在改进产品质量、产品设计、加工制造、成品检验以及设备服役的各个阶段，体现在保证机器零件的可靠性和安全性上。世界各国出版的无损检测书籍、资料、文献中，超声探伤所占的数量都是首屈一指的。有关资料表明，国外每年大约发表3000篇涉及无损检测的文献资料，全部文献资料中有关超声无损检测的内容约占45 %。前几届世界无损检测会议论文集收录的论文中有关超声检测的论文数遥遥领先于其它检测方法，特别是2000年10月在罗马召开的第十五届世界无损检测会议(WCNDT)收录的663篇论文中，超声检测就占250篇(2000年WCNDT会议收录的论文分布情况)。这些都说明超声无损检测的研究势头和其在无损检测中的重要地位。 1 超声无损检测技术 1.1 无损检测技术向高准确度、高可靠性方向发展 20世纪70 年代以来，超声检测的数宇化、自动化、智能化和图象化成为超声无损检测技术研究的热点，标志着超声无损检测的现代化进程。近年来，随着传感技术、电子技术、自动控俐技术、记算机技术的发展，现代无损检测技术已经进人到以计算机控制为主的信息加工时代。表现在：生产过程实时监控和产品运行过程的监督(如对轧钢的生产线的监控)。对涂有各种厚度的防腐材料和保温层的工程检测技术：能自动扫描、自动定位与跟踪检测对象的各种检测机器人：对缺陷的自动识别与记算机模拟技术的深入研究等。其中计算机模拟或仿真技术就是可以不通过制造试件(顶埋有各种人工与自然缺陷).获得各种缺陷信号。采用计算机软件方法模拟检测过程，要对检测系统的结构与缺陷参数建立准确的数学模型比较困难，所以在实际生产中应用还相当少。 国外工业发达国家的无损检测技术已逐步从NDI和NDT向NDE过渡。无损探伤(Nondestruction Inspection NDI)、无损检测(Nondestrutuve testing NDT)和无损评价(Nondestruction Evauation NDE)是无损检测发展的三个阶段。超声无损探伤是初级阶段，它的作用仅仅是在不损害零部件的前提下，发现其人眼不可见的内部缺陷，以满足工业设计中的强度要求。超声无损检测是近20年来应用最广泛的术语，它不仅要检测最终产品，而且还要对生产过程的有关参数进行监测。超声无损评价是超声检测发展的最高境界，不但要探测缺陷的有无，还要给出材质的定量评价，也包括对材料和缺陷的物理和力学性能的检测及其评价。