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锆自辐射损伤的分子动力学模拟与缺陷判定研究 认领
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作者 钟睿 付宝勤 +1 位作者 崔节超 侯氢 《四川大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期123-129,共7页
采用分子动力学方法,模拟了300 K温度时由能量10 keV到50 keV的初级反冲原子(primary knock-on atom, PKA)在密排六方(hexagonal close packed, HCP)结构锆晶体内自辐射造成的级联碰撞. 采用离位原子判定法、自间隙原子(self-interstiti... 采用分子动力学方法,模拟了300 K温度时由能量10 keV到50 keV的初级反冲原子(primary knock-on atom, PKA)在密排六方(hexagonal close packed, HCP)结构锆晶体内自辐射造成的级联碰撞. 采用离位原子判定法、自间隙原子(self-interstitial atom, SIA)判定法以及Wigner-Seitz(WS)原胞分割法等三种方法对级联碰撞过程中产生的点缺陷进行了判定. 通过对比不同方法获得的点缺陷变化趋势、统计涨落、鲁棒性等特征,发现采用WS分割方法获得的点缺陷数更适合用于描述锆晶体中级联碰撞的辐射损伤. 此外还研究了自间隙原子的基本扩散特征,结果发现其更倾向于一种二维(2D)扩散. 展开更多
关键词 分子动力学 级联碰撞 缺陷判定 缺陷扩散
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基于深度学习技术的输电线路缺陷智能分析系统研究与应用 认领
2
作者 石书山 《通信电源技术》 2020年第6期74-75,共2页
从输电线路巡检现状出发,介绍了输电线路缺陷智能分析系统中的3个主要模块。系统中加入了基于深度学习卷积神经网络的目标检测技术和基于连续增强记忆的迁移学习技术,对输电设备进行智能缺陷识别。该系统实现了对输电线路巡检的智能化,... 从输电线路巡检现状出发,介绍了输电线路缺陷智能分析系统中的3个主要模块。系统中加入了基于深度学习卷积神经网络的目标检测技术和基于连续增强记忆的迁移学习技术,对输电设备进行智能缺陷识别。该系统实现了对输电线路巡检的智能化,为输电线路巡检人员快速提供相关数据参考。 展开更多
关键词 输电线路 缺陷智能分析 缺陷识别
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煤矿锚杆生产线的缺陷产品去除方法研究 认领
3
作者 李冬 武利生 卢海文 《煤矿机械》 北大核心 2020年第6期45-47,共3页
为了对煤矿锚杆自动化生产线的缺陷产品进行筛选和去除,提出了一种缺陷锚杆的甄别方法。该方法由缺陷产品的识别及去除2个环节组成。通过对锚杆生产过程中缺陷产品产生的原因进行分析,利用戴螺母机与光电传感器配合作识别装置,通过合理... 为了对煤矿锚杆自动化生产线的缺陷产品进行筛选和去除,提出了一种缺陷锚杆的甄别方法。该方法由缺陷产品的识别及去除2个环节组成。通过对锚杆生产过程中缺陷产品产生的原因进行分析,利用戴螺母机与光电传感器配合作识别装置,通过合理布置识别装置所处的生产环节,识别出缺陷锚杆;PLC控制去除机构完成对缺陷产品的去除。实验证明该去除方法能有效去除缺陷产品,节省检测成本。 展开更多
关键词 锚杆 缺陷识别 缺陷标记 去除机构
排水管道检测与缺陷识别技术综述 认领
4
作者 王俊岭 邓玉莲 +1 位作者 李英 张现国 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第33期13520-13528,共9页
随着排水管道使用年限的增长及输水能力要求的提高,对排水管道进行状态评估已成为必须要做的工作,但管道状态评估很大程度上依靠管道的检测结果。为全面了解排水管道的检测方法,对目前用于排水管道检测的主要方法做了综述,分析了各检测... 随着排水管道使用年限的增长及输水能力要求的提高,对排水管道进行状态评估已成为必须要做的工作,但管道状态评估很大程度上依靠管道的检测结果。为全面了解排水管道的检测方法,对目前用于排水管道检测的主要方法做了综述,分析了各检测方法的原理和特点,并介绍了基于计算机视觉和图像处理的自动化缺陷识别技术,对排水管道检测技术的发展前景进行了展望,认为闭路电视检测方法结合深度学习缺陷识别技术,可以实现排水管道检测领域的自动化和高效率,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 排水管道 检测方法 缺陷识别 自动化
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管道缺陷类型多特征量阈值识别方法 认领
5
作者 万勇 王宇 +1 位作者 杨勇 戴永寿 《油气储运》 CAS 北大核心 2020年第3期268-276,共9页
目前,针对油气管道表面缺陷的识别尚无有效的识别方法。针对该问题,基于金属磁记忆技术,利用带圆孔腐蚀缺陷和直角弯应力集中缺陷的管道测试件获取磁记忆检测试验数据,建立了一种针对管道腐蚀缺陷和早期应力集中缺陷识别的多特征量统计... 目前,针对油气管道表面缺陷的识别尚无有效的识别方法。针对该问题,基于金属磁记忆技术,利用带圆孔腐蚀缺陷和直角弯应力集中缺陷的管道测试件获取磁记忆检测试验数据,建立了一种针对管道腐蚀缺陷和早期应力集中缺陷识别的多特征量统计识别方法。在实验室环境下,利用该方法对3个测试件进行了缺陷类型识别;在油田现场环境下,分别对两条管道的缺陷类型进行了非盲测验证和盲测验证,识别正确率均达到80%以上,表明所建立的缺陷类型识别方法对于管道腐蚀缺陷和早期应力集中缺陷的识别是有效的,且识别率较高,可为该领域研究提供一定参考。 展开更多
关键词 管道缺陷 金属磁记忆技术 腐蚀 应力集中 识别方法
基于K均值聚类的油气管道漏磁缺陷标记方法 认领 被引量:1
6
作者 王宏安 陈国明 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第21期8643-8646,共4页
为了提高漏磁数据缺陷区域标记能力,将聚类算法应用于漏磁检测数据分析中,提出了一种基于K均值聚类的管道漏磁缺陷信号标记方法,并进行了不同口径和不同壁厚管道检测试验验证。结果表明:该方法可有效识别出漏磁数据中的缺陷区域,识别准... 为了提高漏磁数据缺陷区域标记能力,将聚类算法应用于漏磁检测数据分析中,提出了一种基于K均值聚类的管道漏磁缺陷信号标记方法,并进行了不同口径和不同壁厚管道检测试验验证。结果表明:该方法可有效识别出漏磁数据中的缺陷区域,识别准确度满足工程要求。由于该方法无需根据检测器和管道情况单独设置阈值,因此其具有较广泛的适应性。 展开更多
关键词 漏磁检测 缺陷识别 K均值聚类
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Multi-faults diagnosis of rolling bearings via adaptive customization of flexible analytical wavelet bases 认领
7
作者 Chunlin ZHANG Yuling LIU +3 位作者 Fangyi WAN Binqiang CHEN Jie LIU Bingbing HU 《中国航空学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第2期407-417,共11页
Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features,as well as its easy burying in the complex,non-stationary structural vibrations and strong bac... Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features,as well as its easy burying in the complex,non-stationary structural vibrations and strong background noises.In this paper,a method based on the flexible analytical wavelet transform(FAWT)possessing fractional scaling and translation factors is proposed to identify multiple faults occurred in different components of rolling bearings.During the route of the proposed method,the proper FAWT bases are constructed via genetic optimization algorithm(GA)based on maximizing the spectral correlated kurtosis(SCK)which is firstly presented and proved to be efficient and effective in indicating interested fault mode.Via using the customized FAWT bases for each interested fault mode,the original vibration measurements are decomposed into fine frequency subbands,and the sensitive subband which enhances the signal-to-noise ratio(SNR)is selected to exhibit the fault signature on its envelope spectrum.The proposed method is tested via simulated signals,and applied to analyze the experimental vibration measurements from the running roller bearings subjected to outrace,inner-race and roller defects.The analysis results validate the effectiveness of the proposed method in identifying multi-faults occurred in different components of rolling bearings. 展开更多
关键词 Bearing defect identification Fault DIAGNOSIS FLEXIBLE ANALYTICAL wavelet transform Multiple FAULTS Spectral correlated KURTOSIS
基于深度学习的汽车轮毂缺陷自动分割技术 认领
8
作者 郭瑞琦 王明泉 +1 位作者 张俊生 孙立帅 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第24期9976-9981,共6页
针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net... 针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。结果表明:本文方法针对复杂轮毂缺陷的识别率达到90%以上,且识别时间开销大约5 ms/张,优于传统方法。可见该方法能够满足轮毂缺陷自动分割的需求,具有潜在的应用前景。 展开更多
关键词 轮毂射线图像 缺陷识别 深度学习 智能识别 神经网络
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基于激光测量的航发叶片表面几何缺陷识别技术 认领
9
作者 孙彬 王建华 +2 位作者 赫东锋 杜虎兵 李兵 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期594-599,共6页
针对航发叶片修复检测的应用,提出了一种基于截面线一阶导矢法的叶片型面缺陷识别方法.该方法是以等高线法处理测量点云中的截面数据,通过B样条插值函数拟合成光滑曲线;再由B样条曲线的一阶导矢公式求出每个测点的一阶导数,然后以点斜... 针对航发叶片修复检测的应用,提出了一种基于截面线一阶导矢法的叶片型面缺陷识别方法.该方法是以等高线法处理测量点云中的截面数据,通过B样条插值函数拟合成光滑曲线;再由B样条曲线的一阶导矢公式求出每个测点的一阶导数,然后以点斜公式求出截面曲线上各个测点的切线;如果曲线光滑,曲线上测点的斜率变化在两端点斜率值之间,否则表明曲线上有缺陷存在;根据k-d树的最近点搜索算法,遍历整个叶盆(叶背)就可以找到叶盆(叶背)上的缺陷区域.通过与三坐标测量实验比对,该技术可以实现3μm精度的缺陷识别. 展开更多
关键词 激光位移传感器 航发叶片 测量 缺陷识别
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堆叠自编码器在锚杆锚固缺陷类型识别中的应用 认领
10
作者 王明明 王莎 +2 位作者 邢卉 孙晓云 路霖 《中国矿业》 北大核心 2020年第7期81-85,共5页
为了解决传统特征提取方法依赖人工经验,无法挖掘数据深层次的特征而降低锚杆锚固缺陷识别准确率的问题,本文提出一种基于自动选层堆叠自编码器特征提取的锚杆锚固缺陷识别算法。该算法首先利用Adam优化算法对重构误差进行优化,自动确... 为了解决传统特征提取方法依赖人工经验,无法挖掘数据深层次的特征而降低锚杆锚固缺陷识别准确率的问题,本文提出一种基于自动选层堆叠自编码器特征提取的锚杆锚固缺陷识别算法。该算法首先利用Adam优化算法对重构误差进行优化,自动确定堆叠编码器网络深度及参数,从而有效提高提取特征对缺陷的敏感度;然后利用Softmax多分类器对提取的特征信号进行锚杆锚固缺陷识别;最后通过数值模拟和物理模拟两种方法对所提算法进行了验证。结果表明:基于自动选层堆叠编码器的特征提取方法,能有效提取锚杆锚固缺陷特征,使得数值模拟和物理模拟缺陷平均识别率均达到97%以上。 展开更多
关键词 缺陷识别 自动选层网络 堆叠自编码器 特征提取 锚杆锚固
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基于渐进式卷积神经网络的焊缝缺陷识别 认领
11
作者 陈立潮 解丹 +2 位作者 张睿 解红梅 潘理虎 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2611-2615,共5页
焊缝缺陷的形状不规则等特点导致传统算法及技术难以达到高精度识别的要求,为此提出一种复杂度较低的渐进式卷积神经网络(progressive convolutional neural network,P-CNN)对焊缝缺陷进行识别。该网络各层采用相同大小的特征图,避免重... 焊缝缺陷的形状不规则等特点导致传统算法及技术难以达到高精度识别的要求,为此提出一种复杂度较低的渐进式卷积神经网络(progressive convolutional neural network,P-CNN)对焊缝缺陷进行识别。该网络各层采用相同大小的特征图,避免重要特征遗漏,为避免过拟合和欠拟合,学习过程中先以少量样本为基数进行训练,之后成倍增加训练样本的数量,直至准确率达到98%时,不再增加样本数量。实验结果表明,该方法能有效识别多种焊缝缺陷,较传统的卷积神经网络识别精度有6.7%的提高,在工程的应用与推广中具有一定意义。 展开更多
关键词 焊缝 缺陷识别 卷积神经网络 渐进式学习 渐进式卷积神经网络
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提升轧材产品判定准确率的应用 认领
12
作者 赵晖 武天宇 王嘉瑜 《山西冶金》 CAS 2020年第3期141-142,共2页
钢铁轧材产品种类、规格、工艺制程及用户多元化的特殊需求,严把质量关成为重中之重。必须结合客户用途进行分类,统一检验规则、判定标准,有效识别、准确判定一系列措施提升判定准确率。针对采取的一系列措施之后,判定准确率由84.53%提... 钢铁轧材产品种类、规格、工艺制程及用户多元化的特殊需求,严把质量关成为重中之重。必须结合客户用途进行分类,统一检验规则、判定标准,有效识别、准确判定一系列措施提升判定准确率。针对采取的一系列措施之后,判定准确率由84.53%提升至97.03%的水平,质量异议的万元损失率由7.63元/万元降至3.25元/万元。 展开更多
关键词 轧材产品 质量检验 缺陷识别 准确率 客户抱怨
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主成分分析法在脉冲涡流缺陷识别中的应用 认领
13
作者 张旻 陈卫林 李骥 《无损检测》 2020年第2期61-64,73共5页
在钢结构脉冲涡流缺陷识别中,通常采用信号的峰值幅度、过零时间、主峰面积等特征参数对缺陷进行表征。但上述参数相互关联,存在一定的信息冗余,增加了数据分析量及信息筛选难度,进而影响了缺陷识别的效率。针对上述问题,采用主成分分... 在钢结构脉冲涡流缺陷识别中,通常采用信号的峰值幅度、过零时间、主峰面积等特征参数对缺陷进行表征。但上述参数相互关联,存在一定的信息冗余,增加了数据分析量及信息筛选难度,进而影响了缺陷识别的效率。针对上述问题,采用主成分分析法对脉冲涡流信号的6个特征参数进行降维处理,构造了一个主成分特征,减少了信息冗余;将上述主成分特征输入Logistic分类器,实现了对钢结构减薄缺陷的准确识别。结果表明:主成分分析法可以在确保缺陷识别准确率的情况下,有效减少分类器处理的数据量,提高缺陷识别效率。 展开更多
关键词 主成分分析 脉冲涡流 缺陷识别 Logistic分类
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基于温度阈值风电叶片缺陷识别的红外检测研究 认领
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作者 康爽 陈长征 +2 位作者 周勃 杜金尧 张雪岩 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期337-341,共5页
针对风力发电机叶片出现褶皱、气泡和泡沫(PVC)等典型缺陷后高空识别困难的问题,提出一种基于温度阈值特征的方法实现叶片典型缺陷识别并验证持续热激励理论在叶片探伤上的实用性,首先利用热传导方程推导出风力机叶片出现缺陷区域与正... 针对风力发电机叶片出现褶皱、气泡和泡沫(PVC)等典型缺陷后高空识别困难的问题,提出一种基于温度阈值特征的方法实现叶片典型缺陷识别并验证持续热激励理论在叶片探伤上的实用性,首先利用热传导方程推导出风力机叶片出现缺陷区域与正常参考区域的温度变化关系,其次利用实验的方法测出3种预制缺陷的热扩散系数,然后在持续热激励实验中采集温度数据,最后根据软件对温度数据进行分析处理并选出满足温度阈值的缺陷及定位缺陷的位置,可为风力机叶片高空的识别探伤检测提供一个高效的方法。 展开更多
关键词 风力发电机叶片 缺陷类型 温度阈值 持续热激励 智能识别 红外检测
基于机器视觉的汽车线束压接缺陷检测系统 认领
15
作者 张相胜 焦鹏 潘丰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2020年第3期73-77,共5页
汽车线束是汽车电路中信号传输的载体,线束的压接是线束整装工艺中至关重要的一环。接触件端子与导线压接的过程中会出现芯线外露、端子变形等质量问题,传统的检测方法是依靠人工肉眼检测,检测效率不高且准确率较低。针对上述问题,设计... 汽车线束是汽车电路中信号传输的载体,线束的压接是线束整装工艺中至关重要的一环。接触件端子与导线压接的过程中会出现芯线外露、端子变形等质量问题,传统的检测方法是依靠人工肉眼检测,检测效率不高且准确率较低。针对上述问题,设计了基于机器视觉的线束压接缺陷检测系统,利用OpenCV计算机视觉库对图像中线束的特征进行分析,完成线束压接质量的在线检测。实际应用结果表明该视觉检测系统精度达到±0.03 mm,误报率小于3%,漏报率为0,检测时间小于500 ms,满足生产现场实际的应用需求。 展开更多
关键词 机器视觉 汽车线束 缺陷检测 图像识别
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缺陷药片智能识别与分拣机器人研究 认领
16
作者 张骁哲 刘成清 《计算机测量与控制》 2020年第1期227-231,共5页
针对药片表面质量检测主要依靠人工肉眼判断、检测效率低和漏检等问题,开展了缺陷药片智能识别定位与分拣机器人技术研究,进行了机器人系统总体设计和结构设计,采用Halcon机器视觉开发平台编写了图像识别与处理软件对缺陷药片进行识别... 针对药片表面质量检测主要依靠人工肉眼判断、检测效率低和漏检等问题,开展了缺陷药片智能识别定位与分拣机器人技术研究,进行了机器人系统总体设计和结构设计,采用Halcon机器视觉开发平台编写了图像识别与处理软件对缺陷药片进行识别和定位,对机器人进行了正运动学和逆运动学分析,编写了药片位置信息解算软件,通过指令驱动机器人各关节运动对缺陷药片进行准确抓取,实现了缺陷药片的智能化分拣;通过所设计的缩比机器人系统对药片进行分拣,验证了缺陷药片智能识别定位与分拣的功能,该机器人系统具有成本低、工作范围大、智能识别定位准确、通用性好的优势。 展开更多
关键词 机器人 视觉 表面缺陷 识别 定位 分拣
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基于激光剪切散斑技术分辨铝蜂窝缺陷类型 认领
17
作者 刘斌 盛涛 郑金华 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期413-418,共6页
运用激光剪切散斑技术结合负气压加载,实现了蜂窝夹层结构内部缺陷类型的分辨,并使用数值计算方法分析不同类型缺陷在负压加载下的力学变形差异。文章首先制备了一块预置不同类型缺陷的卫星用铝蒙皮铝蜂窝夹层结构,缺陷类型分别为:上胶... 运用激光剪切散斑技术结合负气压加载,实现了蜂窝夹层结构内部缺陷类型的分辨,并使用数值计算方法分析不同类型缺陷在负压加载下的力学变形差异。文章首先制备了一块预置不同类型缺陷的卫星用铝蒙皮铝蜂窝夹层结构,缺陷类型分别为:上胶层垫膜、下胶层垫膜、去胶层、去胶层垫膜、去胶层油膜以及铣去蜂窝芯,尺寸依此为:10 mm、20 mm、30 mm和40 mm;接着简单介绍了剪切散斑干涉的基本原理,运用自行研制的激光剪切散斑系统结合负气压加载对蜂窝夹层试块加载;然后通过数值计算方法对比分析不同类型缺陷在负气压加载下的力学变形机理;最后使用热辐射加载进一步对样品进行探伤测试,分析两种加载方式的优劣。实验结果表明,激光剪切散斑干涉技术结合负气压加载可有效分辨铝蜂窝夹层结构内部的脱粘和夹杂等类型缺陷,数值计算方法可进一步佐证了实验结果。本文的研究可为蜂窝夹层结构的缺陷检测、缺陷类型分辨以及缺陷的力学变形机理分析提供技术支撑。 展开更多
关键词 蜂窝夹层 缺陷分辨 激光剪切散斑 无损检测
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相控阵超声全聚焦成像算法的有限元仿真研究 认领
18
作者 池强强 胡明慧 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期176-183,共8页
基于超声相控阵基本理论和全聚焦成像算法(Total Focus Method,TFM),以30 mm厚的Q235钢板中的孔缺陷检测为研究对象,使用ABAQUS有限元软件,建立了相控阵TFM有限元检测模型。根据模拟结果,在MATLAB软件中编写了相控阵TFM成像算法。同时,... 基于超声相控阵基本理论和全聚焦成像算法(Total Focus Method,TFM),以30 mm厚的Q235钢板中的孔缺陷检测为研究对象,使用ABAQUS有限元软件,建立了相控阵TFM有限元检测模型。根据模拟结果,在MATLAB软件中编写了相控阵TFM成像算法。同时,采用超声多通道实验平台,对构建的TFM有限元检测模型和编写的相控阵TFM算法进行实验验证。实验结果与有限元模拟结果有较好的一致性。 展开更多
关键词 超声相控阵 全聚焦成像算法 缺陷识别 有限元 ABAQUS有限元软件
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直线导轨面缺陷检测与分类方法 认领
19
作者 周友行 李勇 +1 位作者 孔拓 赵晗妘 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期251-259,共9页
为解决复杂背景下直线导轨面缺陷识别难的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵(Gray level co occurrence matrix,GLCM)和非负矩阵分解(Non negative matrix factor,NMF)的纹理背景抑制来实现缺陷特征增强的方法。首先,利用GLCM多特征统计... 为解决复杂背景下直线导轨面缺陷识别难的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵(Gray level co occurrence matrix,GLCM)和非负矩阵分解(Non negative matrix factor,NMF)的纹理背景抑制来实现缺陷特征增强的方法。首先,利用GLCM多特征统计量重构导轨面背景纹理图,实现一定程度上的纹理背景抑制;接着,将纹理图均分成若干子图像块,随机抽取一定的子图像块进行NMF训练;然后,将NMF分解出的基图像同纹理图中相同大小图像块遍历求其欧式距离,并将距离平均后赋值给纹理图中相应图像块的中心像素点,以进一步实现纹理背景抑制和缺陷特征增强。最后,基于K means聚类和支持向量机对缺陷进行分类识别。实验结果中对测试集中的划痕、裂纹和撞伤缺陷识别准确率分别为89.06%,88.46%和95.12%,表明该方法能抑制纹理背景和增强缺陷特征,有效分离出缺陷并识别其类型。 展开更多
关键词 直线导轨面 灰度共生矩阵 非负矩阵分解 特征增强 缺陷识别
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上市公司内部控制缺陷的识别认定研究 认领 被引量:1
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作者 王书珍 王淳 《长春大学学报》 2019年第9期31-36,共6页
上市公司暴露的财务舞弊问题表明其内部控制存在缺陷。然而,有些公司在内部控制缺陷的识别认定方面仍然存在一些问题,导致其内部控制不能得到进一步的提升,因此,如何有效地识别和认定内部控制缺陷也成了理论界和实务界关注的话题。本文... 上市公司暴露的财务舞弊问题表明其内部控制存在缺陷。然而,有些公司在内部控制缺陷的识别认定方面仍然存在一些问题,导致其内部控制不能得到进一步的提升,因此,如何有效地识别和认定内部控制缺陷也成了理论界和实务界关注的话题。本文通过对2015—2017年沪深A股(剔除金融业)中被出具否定意见内部控制审计报告的上市公司进行研究,分析其在内部控制缺陷披露方面存在的问题,并据此提出相应的建议,希望能为企业内部控制的提升提供一条有效的路径。 展开更多
关键词 缺陷识别 缺陷认定 缺陷披露 投资管理 关联方交易
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