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公开(公告)号：CN109190272B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811068320.5
申请日：2018-09-13
申请人： 四川升拓检测技术股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于弹性波和机器学习的混凝土结构缺陷检测方法，采用冲击弹性波作为检测媒介，利用拾取的信号特征，结合机器学习得到分析模型，进而检测混凝土结构缺陷；信号特征主要利用其频谱特性及频谱累计偏移率，并建立属性以供机器学习；通过获取混凝土结构健全部位的信息反映混凝土力学特性的基准参数；通过对各种结构厚度、工况下健全混凝土结构、有缺陷混凝土结构进行检测，分析信号特征属性，建立训练集以供机器学习并得到分析模型；利用分析模型对未知状态的混凝土结构检测数据进行分析，并对其分析结果进行验证；将数据和验证结果做成示例再补充到训练集，后续不断重复以上步骤，优化分析模型，提高精度。
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公开(公告)号：CN110717084B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911044539.6
申请日：2019-10-30
申请人： 四川升拓检测技术股份有限公司
IPC分类号： G06F16/904 , G01D21/02
摘要： 本发明公开基于热力图对碾压轨迹及次数的展示系统，包括若干个施工标段，每个施工标段设置有若干个碾压机，所述碾压机设置有定位系统、控制端，所述控制端与定位系统连接。基于热力图对碾压轨迹及次数的展示系统的展示方法步骤为：根据坐标点确定区域范围，然后根据坐标点绘制三个不同直径的圆，将经过三个不同直径的圆的坐标点用于热力图绘制。根据步骤S2中最初的三个当前点的半径不一致可以看出碾压机的运动方向，通过步骤S3的得到的热力点的颜色变化可以看出碾压机的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN110717084A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911044539.6
申请日：2019-10-30
申请人： 四川升拓检测技术股份有限公司
IPC分类号： G06F16/904 , G01D21/02
摘要： 本发明公开基于热力图对碾压轨迹及次数的展示系统，包括若干个施工标段，每个施工标段设置有若干个碾压机，所述碾压机设置有定位系统、控制端，所述控制端与定位系统连接。基于热力图对碾压轨迹及次数的展示系统的展示方法步骤为：根据坐标点确定区域范围，然后根据坐标点绘制三个不同直径的圆，将经过三个不同直径的圆的坐标点用于热力图绘制。根据步骤S2中最初的三个当前点的半径不一致可以看出碾压机的运动方向，通过步骤S3的得到的热力点的颜色变化可以看出碾压机的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN110378436A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910677522.8
申请日：2019-07-25
申请人： 四川升拓检测技术股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于深度迁移实现IAE MEM后处理图片识别及标注的方法，所述方法包括：步骤A：收集IAE MEM后处理图像，将收集的图像作为数据集，注释数据集以定义每个图像中各种缺陷的边界框；步骤B：构建Tiny Yolo模型，基于数据集生成训练集，基于训练集对Tiny Yolo模型进行训练；步骤C：基于训练后的Tiny Yolo模型，对待识别的IAE MEM后处理图片进行识别及标注；本方法通过深度迁移学习能够在小样本的情况下实现大数据才能达到的训练效果，极大的提高IAE MEM后处理智能识别及标注各类缺陷包括超厚、不密实、欠厚、脱空的能力。
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公开(公告)号：CN109187772A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811268287.0
申请日：2018-10-29
申请人： 四川升拓检测技术股份有限公司
IPC分类号： G01N29/44
摘要： 本发明公开了一种基于语音信号特征提取应用于冲击弹性波分析的方法，包括机架及安装于机架上的激振锤，还包括安装在机架上的轮组，所述轮组作为本联动激振装置的行走轮系，还包括联动装置，所述联动装置用于实现激振锤与轮组的联动：轮组中的行走轮每转动特定圈数，激发激振锤执行一次锤击动作。该激振装置可实现定间距间隔敲击被测面。
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公开(公告)号：CN109190272A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811068320.5
申请日：2018-09-13
申请人： 四川升拓检测技术股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于弹性波和机器学习的混凝土结构缺陷检测方法，采用冲击弹性波作为检测媒介，利用拾取的信号特征，结合机器学习得到分析模型，进而检测混凝土结构缺陷；信号特征主要利用其频谱特性及频谱累计偏移率，并建立属性以供机器学习；通过获取混凝土结构健全部位的信息反映混凝土力学特性的基准参数；通过对各种结构厚度、工况下健全混凝土结构、有缺陷混凝土结构进行检测，分析信号特征属性，建立训练集以供机器学习并得到分析模型；利用分析模型对未知状态的混凝土结构检测数据进行分析，并对其分析结果进行验证；将数据和验证结果做成示例再补充到训练集，后续不断重复以上步骤，优化分析模型，提高精度。
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公开(公告)号：CN110569917A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910870663.1
申请日：2019-09-16
申请人： 四川升拓检测技术股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于深度学习图像识别的套筒灌浆密实度判别方法，解决了现有的套筒灌浆密实度判别方法检测耗时费力，检测成本较高而识别率不高的问题。本发明包括S1：通过敲击方式获取套筒各个测试点的波形图作为样本数据，共采集套筒灌浆密实度数据信息1200个训练样本数据；S2：对套筒灌浆密实度数据样本进行预处理，形成weka支持的arff文件；S3：构建套筒灌浆密实度深度学习网络模型，设置该深度学习网络模型的训练参数，根据步骤S2预处理后的arff文件输入到该深度学习网络模型的输入层进行模型训练，从而获得训练好的套筒灌浆密实度深度学习网络模型；S4：根据模型实时进行套筒灌浆密实度判别。
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