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由于钢丝绳在各种工业设施中应用非常广泛,它的检测技术的改进很久以来一直受到科学家的重视。钢丝绳无损检测技术的发展已经有100年左右的历史。但是钢丝绳材料随着科学技术的发展变得越来越复杂,因此检测也变得越来越难。现今的各种检测技术都不同程度的存在缺陷。 本论文首先介绍了钢丝绳的基本知识,包括钢丝绳的组成材料和钢丝绳检测的标准E1571。接着回顾了各种检测技术,并详细分析了运用最广泛的电磁检测方法:由于钢丝绳绝大多数采用导磁性能良好的高碳钢制成,均适合用电磁检测法进行检测,但是这种检测方法仍然存在着一定的缺陷,文章对这种方法的不足进行了总结。最后在归纳前人的基础上,研究了倍受关注的检测方法:X射线检测方法。 论文阐述了物理光学和金属探伤的基础知识,接着在此基础上设计了X射线检测系统进行钢丝绳的成像。在成像的硬件设计中,为了使系统具有较高的灵敏度,CCD器件应选择低照度、大势阱深度、少滞留电荷和高转移频率的CCD器件,在条件许可的情况下,考虑对CCD器件进行制冷,可以大大降低暗电流噪声影响,提高相机的信噪比。论文选择了俄罗斯生产的ISD017AP制冷CCD。 最后进行钢丝绳图像的识别是文章的重点部分,灰色系统理论自创立以来长期应用于国民经济各种领域,这些领域一般都是由一维状态变量来描述的,而在由二维状态变量描述的领域如图像处理中,灰色理论的应用却很少见。作者研究了全新的灰色理论图像处理方法,利用AGO数据生成和GM(1,1)模型,设计出一套滤波算法和基于灰色关联的边缘检测算法,并分析了基于灰靶理论的设备故障模式识别。通过以上分析和应用表明,利用灰色理论对设备进行图像处理、采用灰靶理论对设备进行故障模式识别是切实可行的,由此将功能强大的灰色系统运用到图像处理中,并成功利用Matlab实现了基于灰色系统的图像滤波和图像边缘检测的仿真。