內蒙呼和浩特有色金屬無損檢測技術理論與應用

不銹鋼管無損檢測裝置 1154     

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一種不銹鋼管無損檢測裝置，包括底板、設置于所述底板上方的檢測裝置、電機裝置、設置于所述電機裝置上的固定裝置、設置于所述底板上方的電缸裝置、設置于所述電缸裝置上的連接裝置。本實用新型可以實現對不銹鋼管全面的無損檢測，檢測全面且充分，同時可以對帶動不銹鋼管穩固的旋轉，實現對不銹鋼管全面的無損檢測，操作簡單，使用便利。

間隔棒系統的零部件應變狀態的無損檢測裝置 763     

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本實用新型公開了一種間隔棒系統的零部件應變狀態的無損檢測裝置，包括向心力加載設備、多個攝像機組、圖像數據處理計算機，多個攝像機組通過固定支架與間隔棒的框架或線夾固定，每個攝像機組的視場指向間隔棒的被檢測區不同二維或三維視場，所述向心力加載設備作用于間隔棒的被檢測區，每個攝像機組內部設有第一攝像機、第二攝像機，所述第一攝像機與第二攝像機的中心軸線之間設有一定角度；每個攝像機組都與圖像數據處理計算機連接。本實用新型對其拍攝角度進行了創新，采用二維和三維攝影測量方法，即將攝像機組設置在間隔棒的被檢測區不同二維或三維視場的拍攝視角，從而實現直接無損、直接檢測復雜零部件的目的。

多指標肉類新鮮度無損檢測方法及系統 836     

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本發明公開了一種多指標肉類新鮮度無損檢測方法及系統，先獲取肉類圖像光譜數據；再對肉類圖像光譜數據進行平滑濾波和多元散射校正，得到處理后的光譜數據；接著從處理后的光譜數據中提取特征波段數據；最后將特征波段數據輸入到訓練好的肉類新鮮度等級分類模型，得到肉類新鮮度檢測結果，有效解決了現有技術中操作復雜、效率低且無法實現肉類新鮮度無損檢測的技術問題，從而能夠高效地高準確性地對肉類新鮮度進行無損檢測。

基于機器學習固體火箭發動機無損檢測數據預測方法 814     

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本發明提供一種基于機器學習固體火箭發動機無損檢測數據預測方法，包括在發生缺陷的發動機中，提取飛行成功及飛行失敗的子樣，選取判讀影響因子（一般為長度、寬度等因素），以飛行成功或失敗的發動機為基準進行有監督算法預測，經過歸一化處理后，給出失敗或成功的相似度預測結果。由于該方法可以對成功概率/失敗危險程度進行了直觀排序，找出與已知狀態最相似的發動機。本發明解決人工檢測精度低，人力資源投入大的問題?？商娲F有技術中的人工測量，并大大提高測量效率與測量精度。