识别技术

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识别技术范文第1篇

在之后，汽车技术中又出现了车辆可以自动识别路段限速标志的技术。欧宝首先在Insignia上安装了能够读懂限速交通标志并报警车道偏离的系统，交通标志识别功能能够读出路边限速并把具体数字反映在仪表上。交通标志大概在距离标志100m时就能够读到，不会错过任何一个限速标志，让驾驶员可以把精力更多地集中在驾驶上。

随着主动巡航控制系统的出现，使长途驾驶更加轻松，大大缓解了司机长途驾驶的疲劳强度，营造出了更轻松的驾驶气氛。主动巡航控制类似于传统的巡航控制，同样是保持设定的车速，不同的是新系y能够自动调节车速以保证与前车有足够的安全距离。系统通过雷达传感器、数字信号处理器和控制模块。司机设定所希望的车速，系统利用低功率雷达或红外线光束得到前车的确切位置，如果发现前车减速或监测到新目标，系统就会发送执行信号给发动机或制动系统来降低车速。当道路前方没车时又会加速恢复到设定的车速，系统会自动监测下一个目标。当年TRW制造的77-GHz雷达能探测到150m范围，车速的调节范围从30km/ h到180km/h。德尔福76-GHz也能够监测到150m范围，最低控制车速是32km/h。

由驾驶员设定车速和车距，当系统监测到前方车速减慢时还会提醒驾驶员。当遇到前方车速很慢必须刹车时会发出声音和视觉报警以提醒驾驶员。好处是可以便利地管理车速和车距，使巡航适合于更多的路况，营造一种更轻松的驾驶气氛，可以在尘土飞扬、冰面、白天、夜晚、雨、雾、雪各种驾驶环境使用，很少出现错误报警。宝马的5系、7系，奔驰S级、奥迪A8、凯迪拉克XLR、无限Q45等车型都已经提供主动巡航系统。

博世于2013年实现量产的博世中距离雷达传感器（MRR）采用了在全球范围永久分配给汽车雷达的高容量77Ghz频段，适用于全球车辆平台。除此之外，博世第二代多功能摄像头（MPC2）可以实现多重安全性和舒适，包括行人警告、前方碰撞警告、车道保持支持、道路标志等，车辆制造商仅使用一个MPC2摄像头即可将一系列驾驶员辅助功能集成到自己生产的车辆中，有效满足立法者和行业组织所设立的不断增加的安全标准。

在2015年的博世科技日上，博世展示了新一代自动紧急制动系统。作为预测性紧急制动系统在环视传感器和ESP的集成系统之上，尽量减少车与车，或者车与任何弱势群体碰撞，并将危害降到最低。我们可以看看安装在梅斯德斯-奔驰A200上的“自动紧急制动―城市/城间”系统。当车速高于30km/h时，在预测性紧急制动系统中的雷达探测到与障碍物的距离非常接近时，系统会做好准备进入紧急制动程序。如果驾驶员未对危险情况作出反应，系统会通过一个听觉和/或视觉信号警告驾驶员，并随之产生一个短促但可感知的间歇制动。然后紧急制动系统执行部分制动，以降低车速并给驾驶员创造更多宝贵的反应时间，一旦驾驶员踩下制动踏板，系统就会在制动时提供支持。为此，系统持续计算汽车为避免碰撞所需的减速度。如果系统识别到驾驶员的制动强度不够，则会增加制动压力使车辆尽可能在障碍物前停止，以最大限度地避免碰撞。如果驾驶员未做出任何反应并且系统预估碰撞不可避免，则会触发完全制动，以尽可能地减轻碰撞伤害。

还有一种“自动紧急制动-弱势道路使用者”，顾名思义，就是遭遇车辆前方突然出现行人时，实现自动紧急制动。就像眼前的这辆一汽大众高尔夫7，依靠立体摄像头来判别突然出现的行人。这项功能在国内也是很实用的，因为你很可能遭遇在街边停放车辆的后面突然跑出一位行人的情况，再采取人工制动可能就晚了。欧洲新车安全评价规则（EuroNCAP）规定自2014年起，没有配备相关驾驶员辅助系统的新车型就无法获得五星安全评定，其中就包括自动紧急制动系统。中国新车安全评价规则也同样强调安全的重视性――2018年新版CNCAP将会把自动紧急制动系统纳入到评分体系中。

紧急制动系统通常需要借助雷达传感器或是雷达与视频传感器相结合才能实现，而博世在2015年开发的立体摄像头仅靠视频数据便可实现紧急制动系统，这一系统已经安装在路虎全新发现运动版。借助于感光镜头和视频传感器，摄像头可以覆盖50°的水平视野，并能在超过50m的距离进行3D测量。一旦立体摄像头识别出道路前方有车辆阻碍，紧急制动系统便及时进入预备状态。如果司机没有做出反应，系统就会启动最大制动功能。紧急制动系统是目前最为有效的汽车辅助系统之一。在德国，紧急制动可避免高达72%因追尾造成的人身伤害。

在2016年春天的北京国际车展上，长安汽车展台上的一辆银色睿骋很是引人注目，因为它是从重庆长安研究总院出发驶上高速，途经西安、郑州总里程超过2000km来到了北京车展。这辆改装的睿骋可以实现停走型自适应巡航、自动沿着单车道进行自动驾驶、高速公路的交通拥堵辅助等功能。此外在驾驶员提出请求或确认后可以主动更换车道并实现超车换道。这辆睿骋的驾驶员辅助系统雷达传感器等部件就来自博世。

长安睿骋配备了博世的高速公路辅助系统，5个中距离雷达传感器加1个智能摄像头的配置，轻松实现从重庆到北京长达2000km的自动驾驶长途试驾。通过配备博世的雷达传感器（前/后）和智能摄像头，该功能可在0～130km/h 的速度范围内实现高速公路部分自动驾驶，包括纵向和横向的自动引导。当角雷达和后雷达探测到变道的可能时，在得到驾驶员确认后可实现自动变道，在极大程度上缓解了高速公路单调乏味的驾驶，从而实现安全、轻松的行驶。

识别技术范文第2篇

关键词：足迹识别；步态识别；身份认证

足迹是人自重和人体肌力通过足作用于地面等物质客体上形成的痕迹。在没有指纹及DNA等相关证据的现场，足迹极有可能是唯一的案件侦破突破口，其重要性不言而喻。足迹按照是否有深度或高度信息可分为立体足迹与平面足迹。立体足迹包含丰富的生理特征和行为特征，是足迹检验鉴定方面的重要研究对象。

一、国内研究进展

（一）人工足迹检验人工足迹检验以点、线、面几何信息的形象描述为主，辅以人工的加工测量手段获取足迹特征。一般人难于提取和识别这些特征，只有领域专家有这方面的能力，因此这些特征也被称为足迹“专家特征”。对于这些特征，由于领域专家的知识结构的差异，对于同一案件，专家结论可能出现对立的局面。因此，人工足迹检验结果不在法院直接采信的证据范畴内。1.形象特征检验形象特征检验是直接比对足迹形象特征的方法，包括但不仅限于大小、宽窄、脚底拓扑结构、花纹、磨损等形象特征。这种方法直观、容易掌握，对于同一环境、同一双鞋有着不错的比对效果。2.步法检验20世纪50年代马玉林等人提出并实践了步法检验，使用17种单脚步态特征和双脚步幅特征进行同一性认定。由于该方法对足迹数量和质量要求较高，对城镇等足迹成痕环境较差的场所，适应能力较弱。3.单足迹检验20世纪70年代，在步法检验的基础上，对单足迹的特征提取及检验方法进行了深入研究。这种测出单足迹的几何特征，估计人的生理和行为特征，并进行人身认定的方法被称为单足迹检验。该方法对于身高、年龄、性别、体态有较好的检验效果。但是，由于单足迹的重复率高，随机性大，直接进行认定比较困难。4.单足迹比对检验单足迹比对检验相对于单足迹检验增加了两枚足迹比较的环节，判定两枚足迹是否为同一人所为。该方法适应性较强，结论相对较可靠。但是，单足迹特征受成痕主体与成痕环境的影响大，提取与识别困难，只有少数领域专家掌握该方法与技术。5.磨损特征检验磨损特征检验是用由运动、生理结构、动力定型等因素综合作用形成的相对稳定的鞋底磨损特征对鞋及人进行同一性认定的方法。它可用于不同种类鞋子认定，是足迹检验技术的重大进步，但是，在实际检验应用中对磨损程度、磨损形态较难理解和掌握。

（二）定量化足迹检验20世纪80年代，痕迹检验技术的发展及技术革新需求促进了足迹特征定量化技术的发展。周口市公安局王清举与北方工业大学及公安部832厂等单位联合研制了“CZG-1立体足迹高程测量仪”及换代产品“JLH-A面阵式深度数据测量仪”，用力学、模糊数学量化成趟足迹中步长、步宽、步角等特征，便于足迹检验，降低检验门槛。河北省雄县刘树权在20世纪80年代中期将力平衡及轨迹参数化运用到足迹检验中，提出了足迹动力形态检验方法，与南开大学合作开发了“足迹计算机自动鉴定系统”。这两种方法在量化足迹特征基础上，研制了足迹鉴定系统，自动化程度高、学习使用起来更加方便，鉴定结果更加客观公正。但是，这两种方法依然是以步法检验为基础，对动力定型所形成的运步方式的参数化，足迹的提取、足迹特征的提取必须由人手工完成，自动化程度还不够高，没有摆脱足迹“专家特征”的约束。

（三）自动化足迹检验20世纪90年代以来，足迹检验受到了公安部的高度重视，重点攻关足迹分析和识别自动化技术。信息工程大学平西建团队从1995年开始研究立体足迹的检验鉴别。用传统石膏制模方式采集立体足迹，在生物特征识别、三维数据分析、造型等方面的研究较深入。王淡用Bezier和B样条曲面进行足迹三维曲面重建。田越提出了基于曲线形状分析的三维表面识别方法。应用该技术，与河南省周口市公安局开发了“基于重压面形状分析的立体足迹造型与识别系统”，但是，该方法要求深度基准面一致。肖著提出了表面法向量分布曲线识别法解决深度基准面问题。该方法虽然能够应对基准面不一致的问题，但是分布曲线特征属于全局特征，忽略了局部特征，不适用识别复杂三维表面。丁益洪为了提高足迹采集分辨率，提出了立体足迹深度图像分割方法。在此基础上，考虑足部骨骼生理特征，提出了描述立体赤足迹三维表面形态特征的参数模型图，用形状特征参数化足迹模型。这种同一性鉴别实验的正确率为79%。苗良在建立的立体足迹图像坐标系内，将足迹的几何特征及其拓扑关系参数化，通过统计分析得到了足迹与身高、年龄、性别、体型之间的关系。平西建团队对立体足迹的研究深入且有代表性，尤其在三维数据分析、造型方面。不过，由于用石膏制模方式采集立体足迹，效率较低。大连海事大学裴伟开展了基于多尺度Gabor变换的平面足迹检索算法研究，在6000枚犯罪现场足迹库中，取128枚64组足迹互相检索，排在前20位的比例是85.2%，排在前100位的比例是100%。大连恒锐股份有限公司的“恒锐足迹自动识别系统”于2007年3月26日通过了公安部科技局组织的技术鉴定，鉴定结论为整体技术达到国际先进水平，于2008年被公安部科技局确定为2008年度科技成果重点推广项目。2010年9月“鞋样本数据库在线服务平台”正式开通，数据库保存了来自全国各地近千个品牌的男鞋鞋样10万余款，包含运动鞋、皮鞋、休闲鞋等款式，目前为25万余款。

二、国外研究进展

国外足迹检验的历史虽然没有国内那么悠久，但作为重要的痕检证据，领域专家学者也开展了形式多样的各种技术研究，促进了足迹检验技术的发展和完善。Kanchan研究了足迹与人体年龄、身高、性别的关系，并给出人的足迹具有唯一性的结论。Massey用成年双胞胎的足迹差异性进一步印证了该结论。Hemy用足和足迹的10条直线分布特征估计人的性别，在200个成年样本中，对男性识别较准，交叉校验使识别率从71%提高到91%。Periyasamy探讨了足底压力分布与性别的关系。Jasuja研究了人行走时步幅和身高的关系。Bertani研究了不同年龄、性别、脚支撑的老人的足弓类型对脚底压力分布的影响，发现足弓越高脚底峰值压力越大，非支撑脚比支撑脚的足弓高，随着年龄的增大，足弓变低，女性的更低，这可能与脚底肌肉僵硬有关。Bouridane等用相位相关滤波器（PhaseOnlyCorrelation,POC）和组合相关滤波器（AdvancedCorrelationFilters,ACFs）中的无约束最佳权衡综合鉴别函数（UnconstrainedOptimumTrade-offSyntheticDiscriminantFunction,UOTSDF）滤波器进行足迹检索，以峰值旁瓣比（Peak-to-SidelobeRatio,PSR）为指标，在5200枚的足迹库中的平均识别率为86.61%，不足在于POC对旋转敏感，ACFs对噪声敏感。Bouridane联合Harris、Hessian和SIFT为新的缩放、旋转不变算子，在300枚的足迹库中，多种情况（旋转、缩放、噪声、残缺及多种组合）的测试结果表明排在前10位的比例为68.5%—100%。由于联合了多个检测子，速度较慢；足迹库较小，也并非现场库。AmbethKumar用归一化平面赤足迹加权方向差与位置差进行识别，该研究使用的样本集较小。Massey使用960个墨拓足迹，提取96000个形状特征进行识别，确定二维赤足足迹可进行身份鉴别，但是该方法的特征提取自动化程度低，需人工干预。Zheng用行进中动态变化的足压力特征进行鉴别。TRADEMARKTM是由CSIEquipment公司在2006年开发的一套足迹标识分析识别系统。CSIEquipment公司声称系统是当时唯一一套利用类别、大小、损伤、磨损识别足迹，自动将足迹与嫌疑人数据库、犯罪现场数据库比对的检索系统。

“自动”是指比对和查询过程。事实上，该系统仍需用户根据分类或其它方式编码。与其它足迹系统不同的是，它需要用户指出查询足迹出现特征的位置。SICAR是由英国Foster&Freeman公司在2006年开发的商用足迹检索分类系统，已被英国警察部门及法医部门采用。最新版是SICAR?6，可以在嫌疑人和犯罪现场数据库检索足迹。该系统将花纹特征分为线形、波形、曲折形、圆形、菱形和块状等类别，同其它半自动系统一样，也需用户把足迹人工分类并对足迹特征进行编码。Chazal建立了一种全自动足迹分类系统，用多个旋转法向功率谱密度作为花纹特征。为了减少灰度变化率，高低频信息被剔除，只保留足迹信息。Chazal测试了1000枚足迹，同组相似足迹排在第一位的比例为67%。ZHANG建立了一种基于轮廓边缘特征信息的足迹识别系统，用边缘方向直方图检索足迹图像，检索实验在512枚足迹库中进行。他们用仿真的旋转、尺度变换、高斯噪声图片，评价该方法在不同情况下的鲁棒性，准确率为85.7%。Pavlou用SIFT描述MSER提取的特征，用光谱特征精匹配，在374枚足迹库中进行检索实验，排在第1位的比例为87%，排在前8的比例为92%，但系统对信噪比的要求十分高。Gao使用多尺度曲率分析方法将鞋底花纹分为凸凹两类，然后在多尺度空间用不断修改足迹轮廓模型的方式剔除三维特征中的异常数据，实现特征提取和分类。Tang使用线、圆、椭圆等基本形状特征和属性关系图检索图像。使用300枚真实场景的足迹图像及2660枚变换后的图像作为测试库，排在前10%的比例为73%。Gamage开发了非常有代表性的三维激光足迹采集仪，由两台激光器和一台摄像机构成，X、Y、Z的轴向精度分别为0.2369mm、0.0438mm、0.5mm，扫面速度为1.2138mm/s，实验中仅足迹扫面时间就为371.533秒，视频分辨率为1920×1088，大小为1.03GB。整体而言，国外在足迹检验方面的特点是，起步晚，以研究平面足迹检索检验为主，多是在小样本非犯罪现场足迹库中进行检索试验，水平和国内相当。

三、结论与展望

足迹鉴别技术在几千年的发展中，取得众多研究进步和技术突破，是经得起历史长河考验的生物特征鉴别技术，在历史舞台上延续着其特有光芒的同时，也向人类提出了更高的要求。成痕主体、成痕环境的变化对痕迹采集及鉴别技术提出了新的挑战。一方面，随着罪犯的受教育程度及学习能力的提高，罪犯的反侦查手段花样百出，现场能提取到的有效证据越来越少，很多情况下，足迹可能是唯一的现场遗留证据，足迹鉴别成了侦破案件的唯一希望。另一方面，足迹“专家特征”限制、采集自动化程度低、残缺破损足迹困扰、理论基础薄弱等问题严重影响了足迹鉴定的速度和精度，阻碍了案件的侦破。将更新、更优的技术引入实战，提高采集设备的自动化、小型化，“专家特征”的数学化、科学化，分析过程的智能化、网络化，理论支撑的全面化、深刻化，特殊情况的专业化、综合化是足迹识别技术的发展方向。（一）足迹高效采集将物联网技术、片上实验室技术应用到足迹采集设备上，适应复杂多变的成痕环境，克服常用足迹采集仪的笨重、昂贵、采集速度慢、精度低等缺点，快速准确非接触地获取犯罪现场的立体足迹数据，为锁定犯罪嫌疑人提供硬件保障。（二）步态与立体足迹互识别以生物控制论为指导，建立骨肌系统动力学模型及控制机制，揭示足造痕的本质，实现立体足迹、步态、人的三点一线，完善足迹检验鉴定理论体系。（三）平面足迹与立体足迹互识别以人体解剖学为基础，将增强现实技术与深度学习技术相结合，使自成体系的平面足迹特征与立体足迹特征能够在统一的框架下互联互查，实现跨平台的特征刻画与检验鉴定。（四）残缺破损足迹与完整足迹互识别将数据挖掘技术与脑认知技术相结合，透过现象抓住本质，将残缺破损足迹与完整足迹在特征空间配准，实现残缺破损足迹的检验鉴定。

参考文献：

[1]Y.Tang,S.N.Srihari.Likelihoodratioestimationinforensicidentificationusingsimilarityandrarity.PatternRecognition,2014,47:945-958.

[2]S.Almaadeed,A.Bouridane,D.CrookesandO.Nibouche.Partialshoeprintretrievalusingmultiplepoint-of-interestdetectorsandSIFTdescriptors.IntegratedComputer-AidedEngineering,2015(22):41-58.

[3]W.Pei,Y.Y.Zhu,C.Liu,Z.Y.Xia.Non-uniformitycorrectionforSLMmicroscopicimages.ImageandVisionComputing,2009,27(6):782-789.

识别技术范文第3篇

【关键字】 生物识别 认证 安全

一、引言

所谓生物识别技术就是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特征和行为特征来进行个人身份的鉴定[1]。生物识别技术可广泛应用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等[2]，因此对生物识别的技术发展进行分析是非常必要的。

二、生物识别技术发展

在生物识别专利中，关于指纹识别的专利数量占到了49%，其次是面部识别33%，声音识别9%，虹膜识别6%，从1990年至今，生物识别技术专利每年的申请量都呈递增趋势，根据专利数量申请人的统计，在生物识别领域，索尼，LG和三星的专利申请数量处于领先地位。

三星公司于1998年开始了生物识别的专利申请，CN1286787A提出了关于手机声音识别的技术方案，其后的专利申请CN1399247A提出了提高语音识别率的技术方案，还有涉及指纹识别（CN1484425A）、（CN1689025A）、（CN101753869A）、（CN101562700A）、面部识别（CN1855118A）、（CN101408929A）、（CN101414348A）等。

索尼公司1996年的专利申请CN1151573A提出了声音识别的方法，还有涉及面部识别的专利（CN101281595A）、（CN101377814A）、（CN102067127A）、（CN102334115A）、（CN102640149A），声音识别专利（CN102576530A）、（CN102262644A）。

LG公司2002年的专利申请CN1430177A提出了虹膜识别的方法，其涉及的虹膜识别专利（CN1439998A）、（CN1452118A）、（CN1515952A），指纹识别专利（CN1674036A）、（CN1674037A）、（CN1829364A）以及面部识别专利（CN103546627A）。

隶属于LG公司的乐金电子公司也相应的申请了涉及虹膜识别的专利（CN1635536A）、（CN1790373A）、（CN1924886A）、（CN1924887A）、（CN1932839A）、（CN1936920A）、（CN1940959A）、（CN1874422A），指纹识别专利（CN1719453A）、（CN1805470A）、（CN17050474A）、（CN1766904A）、（CN1738463A）、（CN1797422A），声音识别专利（CN1889035A）、（CN1941078A）等。

可见，不同的公司研究的侧重点不一样，三星公司的专利以指纹识别专利为主，索尼公司的专利以面部识别专利为主，LG公司的专利以虹膜识别专利为主。

国内主要申请人是诸如北京航空航天大学等大专院校和华为和中兴，北京航空航天大学的申请涉及基于生物特征

水印的安全认证方法（CN102306305A）、（CN101262481A）；华为公司涉及使用生物证书进行生物认证的方法（CN101123499A），还有其他涉及相关专利（CN101075868A）、（CN101051895）、（CN103106736）等；

四川长虹电器股份有限公司涉及识别的专利（CN103607599A），还有其他涉及相关专利（CN103441909A）、（CN103279747A）。

总体而言，上述国内申请的专利申请时间相对国外而言比较晚，可见，国内的公司关于生物识别的研究比较晚，研究不够。

三、展望

伴随认证智能化的步伐，生物识别技术走进人们的视线。初期，生物识别技术发展缓慢，过程曲折，2006 年之后，生物识别技术研发环境相对成熟，该领域进入快速发展期，更多的企业加入到该领域的竞争当中，更多的新方案被提出。

参 考 文 献

[1] 孙冬梅等. 生物识别技术综述：电子学报，第29卷第12期，2001年12月.

识别技术范文第4篇

1基地专家远程操控

基地技术支持中心的专家通过远程录井平台操控现场小队的计算机，根据岩屑定名和分析的需求，通过登录现场计算机控制岩屑图像采集仪的方式，对目标岩屑进行远程图像拍摄，保存入库并通过远程录井平台上传至基地技术支持中心。

2岩屑远程识别分析

2．1岩屑图像量化分析基地专家通过现场传回来的岩屑图像或通过登录远程录井平台对现场拍摄的岩屑图像进行岩屑颜色、荧光和粒径分析（图1），量化岩屑颜色数据、荧光面积数据和粒度数据，为岩屑定名提供依据，并生成岩屑图像报告。

2．2矿物成分识别基地专家为对岩屑图像进行远程岩性成分的识别，在拍摄过程中视岩屑颗粒大小确定不同的放大倍数，根据岩屑不同成分镜下显现的不同特征识别石英、长石等矿物成分及含量（图3、图4）；通过视频语音系统与现场小队人员互动交流，了解岩屑掉块及清洗岩屑的难易程度，进而通过专业知识、现场经验，结合区域标志层及邻井岩性特征，依据钻时、定量荧光参数、地化参数、元素录井参数、气测全烃值、工程扭矩等参数变化特征，实现了岩屑成分远程识别。

2．3多井对比分析识别区域岩性通过远程录井平台，登陆现场采集系统，调出实钻井岩屑剖面，通过多井对比分析系统将周围邻井进行随钻地层对比分析

，查看标志层、岩性、油气显示、层位变化、岩性组合、油水界面、对比关系等，判断地层所钻遇的层位界面、岩性和岩性组合特征，为实现专家远程识别岩性提供有效的依据。

3现场应用

现场的岩屑通过远程识别技术得到了准确的定名，对现场录井的关键环节提供了保障，并在辽河油区的现场得到广泛应用。

3．1MG6－6－20井MG6－6－20井设计井深4373m，中生界角砾岩界面在4010m，设计要求揭开中生界角砾岩50m中途完井。2013年7月12日钻至井深4080~4100m，在利用现场的录井资料和相关参数进行综合判断的同时，运用多井对比系统进行随钻地层对比、分析（图5）。基地技术支持中心专家通过远程录井系统，与现场进行语音视频沟通，同时对上传的岩屑图像进行远程观察描述，发现岩性、钻时变化明显：4090m之前岩屑中泥质含量较多，颜色较深，岩性定为深灰泥岩；4090m之后岩屑中泥质含量明显变少，颜色变浅，岩性变纯，成分以花岗岩块为主，岩屑呈棱角状，可见局部风化现象，岩性定为浅灰色角砾岩。运用远程岩屑成像系统已确认岩性为角砾岩，经多井对比系统进行随钻地层对比分析认为进入中生界目的层；钻时变小，可钻性增强，证明进入牙轮钻头易破碎的角砾岩上部风化壳（图6）。技术支持中心专家经讨论分析决定实施中途完井，后经电测曲线证实专家决策正确。

3．2XG7－H265井基地专家通过远程录井岩屑图像观察分析认为，XG7－H265井的3872m和3874m两包岩屑之间明显是个地层界面，因为岩屑颜色和岩性明显不同，成分多为石英、长石，岩屑逐包变纯，因为岩屑颗粒形态也有所改变，以片状居多；结合现场钻时等参数和多井对比分析，基地专家一致认为从3872m开始进入潜山，岩性为混合花岗岩。后经电测资料证实XG7－H265井从3872m进入太古界地层（图7），岩性为灰色混合花岗岩。

4结束语

识别技术范文第5篇

关键词：无损检测；射线检测；焊缝；缺陷；自动识别

现代无损检测技术在产品质量控制和生产效率提升方面发挥着重要作用，常规无损检测技术包括射线检测、超声检测、涡流检测、磁粉检测等类型[1]，这些检测技术各有优势，适用于不同的应用场合。其中，以X射线检测为代表的射线无损检测技术具有高效、便捷、可定量判定等特点而受到广泛应用[2]。传统的射线检测主要通过胶片成像并判别缺陷，这种方法虽然技术简单、分辨力强，但操作比较复杂、成像过程不好操作、检测效率不高、难以实现自动化。近年来，数字化的射线成像系统应用日益普遍，数字成像的最大优点是便于缺陷的自动化识别，有效提高了检测效率和自动化水平[3]。基于此，本文以焊缝缺陷检测为例，对射线检测的自动识别技术进行了深入的探讨。

1射线检测基本原理

X射线是一种穿透能力极强的电磁波，通过穿透被测工件并检测透射强度分布来反映工件内部结构信息，通过人工或自动分析，可以识别出缺陷的大小、尺寸和分布等情况。当工件内部存在缺陷时，由于缺陷与工件本身的材料往往不一致，因此对X射线的衰减程度是不一样的，通过成像介质在工作的另一侧接收X射线的透射光并记录下来，即可将缺陷的投影尺寸和形状反射成像介质上。射线检测技术常常使用底片作为成像介质，可以取得很高的分辨率，对气孔、夹渣等缺陷有很高的检出率，而且能够准确识别缺陷的性质、数量、尺寸和分布情况。但对于具有方向性的缺陷，例如裂纹、分层，其检出率则与射线穿透的方向有关，如果缺陷方向与射线穿透方向一致，则可能出现漏检。随着现代生产工艺水平的提高，各应用场合都对检测效率提出了更高的要求，例如生产流水线，要求实现自动化实时检测，传统的胶片成像技术显著不再满足需求。在此背景下，数字成像技术应运而生，为射线检测缺陷的自动识别奠定了基础。

2焊缝自动检测的难点

焊缝检测是无损检测的重要应用场景，也是无损检测技术的优势应用领域之一。材料在焊接时，由于工艺技术、设备条件、应力变化、材料结构、尺寸形状等因素的影响，在焊缝中出现热裂缝是十分常见的，而裂缝作为一种极度危险的缺陷类型，一旦在焊缝中发现则要求必须返修。在产品使用过程中，焊接件在高温、高压、腐蚀、疲劳、冲击等恶劣环境下，也很基于射线检测的焊缝缺陷自动识别技术研究孙文斐（济南市计量检定测试院，山东济南，250101）摘要：本文介绍了射线检测的基本原理，分析了射线检测技术实现自动化的难点所在，分析焊缝检测图像的预处理过程和焊缝缺陷的特征提取方法，通过人工智能的方法实现了射线检测的焊缝缺陷自动识别，取得了良好的效果。本文的研究可以为无损检测技术的应用提供借鉴，具有一定的现实意义。关键词：无损检测；射线检测；焊缝；缺陷；自动识别中图分类号：TH3文献标识码：AResearchonAutomaticRecognitionTechnologyofWeldDefectsBasedonRadiographicInspectionSunWenfei(JinanMetrologicalVerificationandTestingInstitute,Ji’nanShandong,250101)Abstract:Thisarticleintroducesthebasicprinciplesofradiographicinspection,analyzesthedifficultiesofradiographicinspectiontechnologytoachieveautomation,analyzesthepreprocessingprocessofweldinspectionimagesandthefeatureextractionmethodofwelddefects,andrealizesradiographicinspectionthroughartificialintelligencemethods.Automaticidentificationofwelddefectshasachievedgoodresults.Theresearchinthisarticlecanprovideareferencefortheapplicationofnon-destructivetestingtechnologyandhascertainpracticalsignificance.Keywords:non-destructivetesting;radiographictesting;welds;defects;automaticidentificationDOI:10.16520/j.cnki.1000-8519.2022.04.007容易出现冷裂缝。考虑到焊接件的生产规模通常很大，要求实时在线检测，因此缺陷的识别过程也必须是自动化的。但是焊缝缺陷的自动识别有一定的难度，这主要是因为自动化识别涉及到图像处理、信号分析、模式识别、人工智能等一系列技术，是一门综合性的交叉技术。在射线检测中，成像介质上接收到的除了透射部分之外，还会包含许多杂乱的散射射线，使图像信噪比降低，图像对比度往往不高，这对于不规则线头缺陷的识别造成了很大的不便。另外，由于焊缝缺陷类型较多，而不同的缺陷类型需要不同的识别算法和特征库，不便于实际应用。

3焊缝检测图像的预处理

检测图像的预处理是指在正式进行自动判别之前，对质量不高的图像进行初步的处理，提高图像质量的过程。X射线检测图像信噪比低、分辨率低、对比度低、灰度不均匀、边缘不清晰，缺陷信息很有可能会湮灭在噪声之中，缺陷判别难度很大。因此在焊缝检测中，通常要对图像进行去噪等预处理。图像降噪包括空间域和频率域两种方法，空间域方法包括领域平均法、中值滤波等；频率域方法包括FFT、小波变换、低通滤波器等。

3.1小波去噪技术

小波去噪技术是基于小波变换理论的，它的数学本质就是对一个母小波进行伸缩和平稳，对特定函数进行最佳逼近。小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活性等优势，因而比传统的FFT具有更好的时频特性，在图像信号处理领域得到广泛的应用。对于射线图像来说，不同尺寸的缺陷在不同尺度中的小波系数也会有不同的体现，因此可以通过小波变换的方法对焊缝图像进行降噪处理。

3.2图像增强技术

图像降噪处理后，虽然噪声得到了一定程度的消除，但原本的图像在边缘区域往往会变得模糊，这将对后续的特征提取带来不良影响。因此可以采用图像增强技术来锐化图像边缘，进一步提高图像的对比度。所谓图像增强，就是根据实际需要，突出图像中的特定信息，同时削弱图像中无用的成分的一种处理过程。目前可以实现图像增强的技术主要包括修整灰度、去模糊、平滑或消除噪声等等方法，这些方法操作简单、效果显著，但在实际的使用中，为了提高图像增强的效果，往往会采用几种方法的组合。

3.3焊道识别

焊缝检测主要针对焊缝区域的缺陷，对其它部位的缺陷不感兴趣。但焊缝射线检测的图像区域往往较大，而区域中绝大部分是背景，焊缝只占了很小的一部分，因此在识别之前必须将识别区域准确地锁定在焊道区域上，这样不仅可以减少其它区域的信号干扰，而且有效减少了处理的数据量，显著提高处理效率。为了快速地在图像中提取出焊道区域，本文采用了基于线灰度曲线的双峰特性提取法，其基本思路是先计算出焊缝区域的大致中心线位置，然后再以这条中心线作为基准，向两边各延伸一定的像素范围作为焊道区域。由于图像会在焊道边缘区域产生突变，在像素曲线中表现为两个峰值，因此在向基准两边延伸的过程中，只要检测到峰值的存在，就可以将该峰值所在的位置作为焊道的边界，从而完成了焊道区域的自动识别。

4焊缝缺陷的特征提取

在一幅检测图像中会有大量的信息，但为了抓住图像最本质的特征，就需要对其进行特征识别。在焊缝检测中，就是要有效地提取出检测图像中的缺陷特征，但重要的特征往往很难识别，因此必须先掌握各种缺陷类型的基本特点。

4.1常见焊缝缺陷的分类

焊缝是一种特殊的材料和区域，它位于两个待焊接件之间，通过高温熔化焊接材料使两个工件连接在一起。由于焊接过程中工艺技术、设备条件、应力变化、材料结构、尺寸形状等因素均不相同，因此可能会出现各种不同的缺陷。根据不同的标准，可以将这些缺陷分为不同的种类，本文按照缺陷的性质不同，将其大致分为裂纹、未焊透、未熔合、气孔、夹渣等五大类。（1）裂纹。裂纹是受到焊接应力和其它致脆因素的影响，在焊接区域的局部地区金属原子结合力遇到破坏而出现的新界面。该界面将原本是一体的材料一分为二，宏观上表现为焊接裂缝。根据裂缝的走势不同，裂缝还可以进一步划分为纵向裂纹、横向裂纹、弧坑裂纹等等。裂纹多出现于焊道上或热影响区附近，在底片上表现为两端尖状的不规则黑色细线条。焊缝中是不允许任何形式的裂纹存在的。（2）未焊透。按照出现部分的不同，未焊透又可以分成根部未焊透、层间未焊透和边缘未焊透三种。在焊缝中出现未焊透的问题不仅会严重降低焊缝强度和延伸率，还会大大提高裂缝的概率。未焊透在X射线检测焊缝图像上一般表现为规则的黑色线条，多位于焊缝中间，其走向沿焊道方向，边界通常较平直且规则。焊缝中是不允许任何形式的未焊透缺陷存在的。（3）未熔合。未熔合是在焊缝材料与母材之间，或者焊道材料与焊道材料之间未完全熔化并结合的部分。按照出现部分的不同，未熔合又可以分成边缘未熔合、根部未熔合和层间未熔合。未熔合在X射线检测焊缝图像中表现为宽度不一、黑度不均匀、断续分布的条状。靠母材一侧的黑度较高且成直线，另一侧较模糊且轮廓不规则。焊缝中是不允许任何形式的未熔合缺陷存在的。（4）气孔。气孔是熔池中的气泡在凝固过程中未能及时逸出而残留在材料内部而形成的空穴。气孔在X射线检测焊缝图像表现为个圆形或者椭圆形的黑色影像，影像边缘光滑，外形规则，有清晰的周界，在圆形区域中，越往中间位置其黑度越大，越往边缘其黑度越小。气孔分布情况各不相同，既有密集的、也单个的，既有大个的、也有小个的，既有圆形的、也有椭圆形的。（5）夹渣。夹渣是残留在焊缝中的熔渣，根据其形状不同，夹渣可以分为条状夹渣和球状夹渣两种。当图像中夹渣的长宽比大于3时认为是条状夹渣；反之，当长宽比小于或等于3时认为是球状夹渣。夹渣在X射线检测焊缝图像表现为长条状或圆状的、边界有不规则棱角的，黑度均匀且清晰的影像。条状夹渣的延伸方向一般与焊缝走向相同。

4.2焊缝缺陷特征分析

对于不同类型的焊缝缺陷，其X射线检测图像的差异和变化都比较大，这主要是由于不同的焊缝缺陷成像结果不仅与缺陷自身形态有关，而且与射线强度、材料厚度、焊接工艺、焊接位置、发射角度等大量因素有关。焊缝缺陷图像主要有两种，分别为：由缺陷造成的缺陷影像，以及由试件外观造成表面几何影像。焊缝缺陷特征分析，就是要对缺陷图像的形状、尺寸、黑度、分布等信息进行识别，为缺陷类型的判断提供基本的条件。

5基于神经网络方法的焊缝图像识别技术

5.1神经网络概述

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）是由大量处理单元相互连接而成的一种网络，它可以对人脑进行抽象、简化和模拟，从而复制人脑的基本特性。因此ANN属于人工智能技术的范围。ANN可以看成是一台简单的处理单元所组成的大量并行分布的处理机，该处理机不仅具有存储和应用经验知识的自然特性，而且可以通过对历史数据的学习快速从外部环境中获取所需信息，因此是是一个大规模的非线性自适应系统。

5.2BP网络的结构设计

在图像处理领域，BP神经网络通常是特征提取和特征识别的过程。网络共有3层，分别是输入层、中间层和输出层。如果将BP神经网络用于识别分类，那么输入节点数则可以根据数据源的维数来确定。对于焊缝检测来说，经过一系列的前期处理之后，得到6维的缺陷特征向量，所以将输入层节点定为6。网络的输出取前文介绍的5类缺陷，因此输出节点数据为5。隐含层的神经元数目与问题的要求、输入/输出单元的数目均直接相关，如果数量过大，会造成学习训练时间过长且误差未必最小，严重时还会出现错误；如果隐含层神经元节点过少，又会导致模型精确性不高。因此本文采用了具有7个节点的隐含层设计方案。神经元上的激活函数采用经典的S型函数，该函数在（0，1）内连续单调可微，满足激活函数的选择要求。使用实际检测到的100个缺陷图像为样本，其中80个用于网络的训练，20个用于网络的验证。试验表明，该模型可以实现对典型缺陷80%的检出率，基本上可以满足生产需求。BP神经网络的参数可以进行调优，经过调优后的网络，其对典型缺陷检出率接近90%，完全满足焊缝缺陷的自动化识别需求。

6结语

无损检测技术是现代检测技术的重要组成部分，而射线检测技术作为无损检测中的常规检测技术之一，在当前和未来一段时期内仍然占据着重要地位。在电子技术和图像处理技术迅速发展的背景下，射线检测缺陷的自动化识别成为一种必然的趋势。借助于各种先进的图像处理算法和人工智能算法，射线检测技术的检测能力将得到进一步的提升，也将成为一种不可替代的重要无损检测手段。本文对射线检测的焊缝缺陷自动识别技术进行了深入的分析，无论是对于射线检测技术的进步还是对于焊接领域的发展都有着重要的现实意义。

参考文献

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