用C语言写缺陷无损检测系统的代码

时间: 2024-05-07 10:20:43 浏览: 16
缺陷无损检测系统是一种复杂的系统,需要使用多种技术和算法,因此代码的编写需要根据具体的应用场景和检测方法进行设计。以下是一个简单的例子,可以用于检测金属材料中的缺陷。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define PI 3.14159265358979323846 // 定义复数结构体 typedef struct { double real; double imag; } Complex; // 计算一维傅里叶变换 void fft(Complex *x, int n) { int i, j, k; Complex t, w; double p; int l = log(n) / log(2); for (i = 0; i < n; i++) { j = 0; for (k = 0; k < l; k++) { j <<= 1; j |= ((i >> k) & 1); } if (j < i) { t = x[i]; x[i] = x[j]; x[j] = t; } } for (i = 0; i < l; i++) { int m = 1 << i; int m2 = m << 1; w.real = 1; w.imag = 0; p = PI / m; Complex wp = { cos(p), -sin(p) }; for (j = 0; j < m; j++) { for (k = j; k < n; k += m2) { t.real = w.real * x[k + m].real - w.imag * x[k + m].imag; t.imag = w.real * x[k + m].imag + w.imag * x[k + m].real; x[k + m].real = x[k].real - t.real; x[k + m].imag = x[k].imag - t.imag; x[k].real += t.real; x[k].imag += t.imag; } w.real = wp.real * w.real - wp.imag * w.imag; w.imag = wp.real * w.imag + wp.imag * w.real; } } } // 计算二维傅里叶变换 void fft2d(Complex **x, int nx, int ny) { int i, j; Complex *row = (Complex*)malloc(nx * sizeof(Complex)); Complex *col = (Complex*)malloc(ny * sizeof(Complex)); // 对每行进行傅里叶变换 for (i = 0; i < ny; i++) { for (j = 0; j < nx; j++) { row[j] = x[j][i]; } fft(row, nx); for (j = 0; j < nx; j++) { x[j][i] = row[j]; } } // 对每列进行傅里叶变换 for (i = 0; i < nx; i++) { for (j = 0; j < ny; j++) { col[j] = x[i][j]; } fft(col, ny); for (j = 0; j < ny; j++) { x[i][j] = col[j]; } } free(row); free(col); } // 检测缺陷 void detect_defect(Complex **x, int nx, int ny, double threshold) { int i, j; for (i = 0; i < nx; i++) { for (j = 0; j < ny; j++) { double mag = sqrt(x[i][j].real * x[i][j].real + x[i][j].imag * x[i][j].imag); if (mag > threshold) { printf("Defect detected at (%d, %d)\n", i, j); } } } } int main() { int nx = 64; int ny = 64; double threshold = 1000.0; Complex **x = (Complex**)malloc(nx * sizeof(Complex*)); int i, j; for (i = 0; i < nx; i++) { x[i] = (Complex*)malloc(ny * sizeof(Complex)); for (j = 0; j < ny; j++) { x[i][j].real = rand() % 256; x[i][j].imag = 0; } } fft2d(x, nx, ny); detect_defect(x, nx, ny, threshold); for (i = 0; i < nx; i++) { free(x[i]); } free(x); return 0; } ``` 该代码使用了一维和二维傅里叶变换来对输入数据进行频域分析,并在检测到缺陷时输出缺陷的位置坐标。需要注意的是,该代码只是一个简单的例子,实际应用中需要根据具体的需求进行修改和优化。

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