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公开(公告)号:CN212808149U
公开(公告)日:2021-03-26
申请号:CN202021474417.9
申请日:2020-07-23
申请人: 广东省特种设备检测研究院中山检测院 , 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G01N27/83
摘要: 本发明提供一种基于交流电磁场的多功能探头夹具,包括壳体、压盖、旋转件、滑动件、检测探头。检测探头安装在壳体内腔,由压盖固定。壳体的圆盘和环形滑槽与旋转件的对应结构同轴线接触,可在水平面内沿轴线旋转,满足需要改变检测探头扫描方向的检测需求;旋转件的凹槽和滑动件的凸台孔轴配合连接,通过相对滑动可以改变检测探头的检测高度,提高检测精度;滑动件通过顶板上的通孔安装在承载物上,并可以改变安装位置,实现不同位置的缺陷扫描;压盖中心位置的信号孔用来安装接头,实现信号的传输。
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公开(公告)号:CN118312878B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410738061.1
申请日:2024-06-07
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要: 本发明属于无损检测缺陷检出评估技术领域,尤其涉及一种考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法。该ACFM裂纹检出概率评价方法借助贝叶斯网络对影响ACFM裂纹检出概率的多种关键因素进行逆推理评价。考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法包括有如下步骤:提取特征信号Bx的波谷深度数值Rsx、特征信号Bz的波峰波谷高度差Rsz;计算Rsx和Rsz的二维高斯分布概率密度函数p(x);得到同一深度、不同长度的多个裂纹的ACFM裂纹检出概率POD(Li);连续的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值;求解参数集Θ中各参数的最优解;得到ACFM裂纹检出概率拟合函数;构建得到ACFM裂纹检出概率影响因素贝叶斯网络;训练得到ACFM裂纹检测贝叶斯网络。
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公开(公告)号:CN118445541A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410738058.X
申请日:2024-06-07
申请人: 中国石油大学(华东) , 北京安泰信科技有限公司 , 恩迪检测技术(青岛)有限公司
摘要: 本发明属于无损检测缺陷检出评估技术领域,尤其涉及一种基于裂纹双参数的ACFM检出概率计算方法。该ACFM检出概率计算方法通过探究缺陷检测特征信号响应间的关系,为裂纹ACFM检测结果可靠性评估提供了理论支撑。该基于裂纹双参数的ACFM检出概率计算方法包括有如下步骤:提取特征信号Bx的波谷深度数值Rsx、特征信号Bz的波峰波谷高度差Rsz;计算Rsx和Rsz的二维高斯分布概率密度函数p(x);得到多个不同尺寸裂纹的ACFM检出概率POD(Li,Dj);拟合得到连续的多个不同尺寸裂纹的POD值;求解参数集Θ中各参数的最优解;得到基于裂纹长度和裂纹深度双参数的ACFM检出概率POD的曲面函数。
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公开(公告)号:CN117884340A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410294733.4
申请日:2024-03-15
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: B06B1/04
摘要: 本发明属于电磁超声无损检测技术领域,尤其涉及一种周期性线圈阵列的电磁铁式SH导波电磁声换能器。该种周期性线圈阵列的电磁铁式SH导波电磁声换能器结构简单、使用方便,实现了对现有电磁声换能器其偏置磁场的简化,以便于电磁铁的应用,从而具有更为良好的市场应用前景。本发明提供了一种周期性线圈阵列的电磁铁式SH导波电磁声换能器,包括有:磁芯、励磁线圈、内芯及涡流线圈;励磁线圈沿轴向均匀缠绕在磁芯上,从而在通电后形成沿磁芯轴向向下的静态偏置磁场;涡流线圈沿轴向均匀缠绕在内芯上,从而构成一个线圈单元;多个线圈单元呈周期性分布排列,相邻设置的线圈单元构成一个周期性线圈阵列。
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公开(公告)号:CN117235433B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311493253.2
申请日:2023-11-10
申请人: 中国石油大学(华东) , 山东鲁能特种设备检验检测有限公司
IPC分类号: G06F17/18 , G01N27/82 , G06F18/15 , G06F18/213
摘要: 本发明属于石油管线无损检测技术领域,尤其涉及一种基于交流电磁场的金属表面裂纹定量评估方法。该评估方法通过衰减系数对任意提离下的磁场信号进行了补偿,并利用固定提离下的裂纹尺寸与磁场信号的定量关系对任意提离下非金属涂覆层下结构物表面裂纹进行了推导估算。该评估方法包括有如下步骤:获取固定提离T0下的裂纹长度L、裂纹深度D与Bz峰谷间距PBz的关系;得到归一化的任意提离T下的Bx背景磁场 与固定提离T0下的Bx背景磁场 之间的拟合关系;拟合得到任意提离T与衰减系数K的关系曲线;平行扫查获取未知提离T’下的Bx’信号和Bz’信号;反推计算出裂纹长度L’、未知提离T’、衰减系数K’及裂纹深度D’。
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公开(公告)号:CN116953065B
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311213130.9
申请日:2023-09-20
申请人: 中国核电工程有限公司 , 中国石油大学(华东)
摘要: 本发明公开一种不锈钢覆面焊缝缺陷定位方法,属于电磁检测技术领域。所述方法包括:定位软件通过控制信号控制扫查设备基于预设定位精度沿不锈钢覆面焊缝匀速扫查,其中,扫查设备上固定连接有交流电磁场检测探头;交流电磁场检测仪采集交流电磁场检测探头内传感器的检测信号,并将所述检测信号传输至定位软件;定位软件根据所述检测信号和控制信号定位焊缝缺陷的坐标。所述方法可解决相关技术中存在的手持检测探头沿着焊缝进行扫查致使检测速度不均匀,检测过程中存在干扰信号,缺陷定位结果准确性低的问题。
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公开(公告)号:CN117092200A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202210516455.3
申请日:2022-05-12
申请人: 中国核工业二三建设有限公司 , 核工业工程研究设计有限公司 , 中国核电工程有限公司 , 中国石油大学(华东)
摘要: 本发明属于检测系统,具体涉及一种交流电磁场小径管周向焊缝缺陷检测探头及检测系统。一种交流电磁场小径管周向焊缝缺陷检测探头,其中,包括本体A和本体B,本体A和本体B均呈圆弧形,本体A和本体B组合在一起后,中间为被探测小管径的预留孔,在本体A和本体B中设置探测装置。本发明的显著效果是:将本体A和本体B组合到一起,操作方便,相对于常规的扫查式探头,可以提高工作效率,并且检测时,不需要进行扫查,避免了焊缝表面的凹凸不平以及人为抖动等带来的干扰信号,检测结果更加准确;所述探头壳底部中间留有半圆弧形凹槽,用于通过周向焊缝余高,克服了一般探头通过焊缝时由于焊缝粗糙导致检测不稳定的缺点。
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公开(公告)号:CN111189906B
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202010020464.4
申请日:2020-01-09
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G01N27/82
摘要: 本发明公开了一种基于交流电磁场检测技术缺陷在线智能判定与分类识别方法,涉及无损检测缺陷评估技术领域,包括:获取试件表面X方向磁场信号Bx和Z方向磁场信号Bz,将X方向磁场信号Bx和Z方向磁场信号Bz与设定的阈值N进行比较,若X方向磁场信号Bx、Z方向磁场信号Bz大于等于阈值N,则判定为缺陷并保存蝶形图,利用事先训练好的CNN抖动判定数据库对缺陷信号进行智能抖动判定,如果判断结果为是缺陷,则利用交流电磁场检测探头对试件进行栅格扫查,获得X方向磁场信号Bx和Z方向磁场信号Bz,进而绘制Z方向磁场信号Bz梯度的灰度图像,利用事先训练好的CNN缺陷分类数据库对缺陷进行智能分类,最终实现缺陷的在线智能判定、识别及分类。
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公开(公告)号:CN113781581B
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202111073247.2
申请日:2021-09-14
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06T7/80
摘要: 本发明属于计算机视觉测量领域,提供了一种基于靶标松姿态约束的景深畸变模型标定方法,包括标定图像采集以及景深畸变模型标定。标定图像采集方面,利用相机获取靶标在景深内多个姿态的图像,摆放姿态无需靶标平面与光轴垂直,仅需保证靶标覆盖成像视场和景深,且靶标上的直线和角点两类特征可以成像即可。在景深畸变模型标定方面,首先,利用以所有靶标图像中心区域的角点距离为约束标定内参数矩阵;其次,根据单应性矩阵计算靶标上直线点的物距;再次,以检测的直线点到其所在直线的距离最小为约束,建立包含景深畸变模型参数的最小化目标函数;最后,以直线点的像素坐标、直线点的物距、焦距为输入量,优化目标函数完成景深畸变模型所有参数的求解。
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公开(公告)号:CN116484921B
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310741330.5
申请日:2023-06-21
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06T7/00
摘要: 本发明属于电磁无损检测技术领域,尤其涉及一种多物理量特征融合卷积神经网络的裂纹尺寸精准量化方法。该裂纹尺寸精准量化方法通过多物理量特征融合卷积神经网络,实现了对裂纹长度、深度的精确量化,同时以较少的计算量和较小的网络规模对裂纹的角度进行了精确量化,为在役结构物裂纹扩展监测提供了技术支撑。一种多物理量特征融合卷积神经网络的裂纹尺寸精准量化方法,具体包括有如下步骤:建立裂纹监测数据库;设计卷积神经网络结构;设计多物理量特征融合损失函数;选择多物理量特征融合卷积神经网络优化算法;训练多物理量特征融合卷积神经网络;以及,评估多物理量特征融合卷积神经网络;部署应用多物理量特征融合卷积神经网络。
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