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数字孪生与AI视觉识别技术在加热炉智能巡检中的应用研究

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.1加热炉运行现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.2智能巡检技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1数字孪生技术研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2机器视觉检测技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3.1主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3.2预期研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.4.1研究方法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.4.2技术实现路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

加热炉智能巡检相关技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1数字孪生技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.1.1数字孪生概念界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1.2数字孪生系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2机器视觉识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2.1机器视觉基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2.2视觉识别算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3人工智能技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3.1人工智能发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3.2人工智能关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

基于数字孪生的加热炉模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1加热炉实体信息采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1.1物理参数数据获取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.2状态信息采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2加热炉数字模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.2.1三维模型构建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2.2物理模型与行为模型融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.3数字孪生平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.3.1平台功能需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.3.2平台架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

基于AI视觉的加热炉缺陷识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.1加热炉常见缺陷类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.1.1表面缺陷识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.1.2结构缺陷检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.2AI视觉识别算法设计．．．．．．．．．．．．