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公开(公告)号：CN110824011A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911190522.1
申请日：2019-11-28
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G01N29/04 , G01N29/265
摘要： 本发明公开了用于正交异性面板疲劳裂纹检测的装置及其使用方法，包括车体，其特征在于，车体包括车头和车尾，车头与车尾铰接，车头上设有角度调节组件，角度调节组件能够调节车头与车尾之间形成的夹角，车头和车尾的底部均设有第一电机，第一电机的输出端设有永磁轮；车尾上还设有舵机b，舵机b的输出端设有检测机构，检测机构包括连杆、驱动组件、连接头、限位器以及探测组件，连杆一端与舵机b的输出端连接，另一端与驱动组件连接，连接头的一端与驱动组件连接，另一端分别与限位器和检测组件连接，并且限位器与检测组件之间的夹角能够调节；车头上还设有控制器和超声波测距模块，控制器分别与超声波测距模块、第一电机、舵机b、驱动组件组件连接。
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公开(公告)号：CN110988140B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201911164585.X
申请日：2019-11-25
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了一种正交异性钢桥面板疲劳裂纹智能识别方法，包括依次进行的以下步骤：步骤1、图像采集；步骤2、图像编码；步骤3、图像筛选和剔除；步骤4、灰度处理；步骤5、缺陷定位和截取；步骤6、图像尺寸归一化；步骤7、采用训练的Faster R‑CNN网络模型进行疲劳裂纹识别；步骤8、综合步骤7的识别结果输出最终识别结果。本发明应用时使得识别结果更为可靠，提高了疲劳裂纹的检出率，降低了错判和漏判的发生率。
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公开(公告)号：CN110824011B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201911190522.1
申请日：2019-11-28
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G01N29/04 , G01N29/265
摘要： 本发明公开了用于正交异性面板疲劳裂纹检测的装置及其使用方法，包括车体，其特征在于，车体包括车头和车尾，车头与车尾铰接，车头上设有角度调节组件，角度调节组件能够调节车头与车尾之间形成的夹角，车头和车尾的底部均设有第一电机，第一电机的输出端设有永磁轮；车尾上还设有舵机b，舵机b的输出端设有检测机构，检测机构包括连杆、驱动组件、连接头、限位器以及探测组件，连杆一端与舵机b的输出端连接，另一端与驱动组件连接，连接头的一端与驱动组件连接，另一端分别与限位器和检测组件连接，并且限位器与检测组件之间的夹角能够调节；车头上还设有控制器和超声波测距模块，控制器分别与超声波测距模块、第一电机、舵机b、驱动组件组件连接。
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公开(公告)号：CN111339593A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010120916.6
申请日：2020-02-26
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F30/13
摘要： 本发明公开了一种风雨联合概率分布模型，其特征在于，包括以下步骤：S1：混合Copula函数模型选择：选取Gumbel、Clayton以及Frank三种阿基米德Copula函数构造混合函数；S2：边缘分布函数估计：获取数据样本并从数据样本本身出发研究数据分布特征，采用非参数核密度估计方法对边缘分布进行估计，得到边缘分布函数；S3：混合Copula函数的参数估计：采用贝叶斯加权平均方法对混合Copula函数的权重参数进行估计，并基于离差平方和最小准则估计混合Copula函数中的相依参数；S4：风雨联合概率分布模型的拟合优度检验：对不同Copula函数进行拟合优度检验，选择一个准确的Copula函数；通过详细的分析过程更全面的描述风雨联合分布规律，有效的刻画风雨之间复杂的相关性。
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公开(公告)号：CN110988140A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911164585.X
申请日：2019-11-25
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了一种正交异性钢桥面板疲劳裂纹智能识别方法，包括依次进行的以下步骤：步骤1、图像采集；步骤2、图像编码；步骤3、图像筛选和剔除；步骤4、灰度处理；步骤5、缺陷定位和截取；步骤6、图像尺寸归一化；步骤7、采用训练的Faster R-CNN网络模型进行疲劳裂纹识别；步骤8、综合步骤7的识别结果输出最终识别结果。本发明应用时使得识别结果更为可靠，提高了疲劳裂纹的检出率，降低了错判和漏判的发生率。
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公开(公告)号：CN110910373B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201911164153.9
申请日：2019-11-25
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了正交异性钢桥面板疲劳裂纹检测图像的识别方法，包括以下步骤：步骤1、筛选出超声波相控阵检测仪采用同一显示成像方式采集的正交异性钢桥U肋焊缝处出现在钢桥顶板的缺陷图像；步骤2、通过加权算法将筛选出的缺陷图像处理成二维灰度图像；步骤3、基于图像颜色信息对处理成的二维灰度图像进行缺陷定位和截取；步骤4、将缺陷定位并截取后所有的图像缩放至相同的尺寸；步骤5、采用训练的Faster R‑CNN网络模型分别对缩放至相同尺寸的图像进行识别，判定出该显示成像方式中各个缺陷图像的缺陷类型是否为疲劳裂纹缺陷，若是则输出结果为疲劳裂纹，否则输出结果为其它类型缺陷。本发明应用时使得识别结果更为可靠，提高了疲劳裂纹的检出率。
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公开(公告)号：CN110910373A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911164153.9
申请日：2019-11-25
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了正交异性钢桥面板疲劳裂纹检测图像的识别方法，包括以下步骤：步骤1、筛选出超声波相控阵检测仪采用同一显示成像方式采集的正交异性钢桥U肋焊缝处出现在钢桥顶板的缺陷图像；步骤2、通过加权算法将筛选出的缺陷图像处理成二维灰度图像；步骤3、基于图像颜色信息对处理成的二维灰度图像进行缺陷定位和截取；步骤4、将缺陷定位并截取后所有的图像缩放至相同的尺寸；步骤5、采用训练的Faster R-CNN网络模型分别对缩放至相同尺寸的图像进行识别，判定出该显示成像方式中各个缺陷图像的缺陷类型是否为疲劳裂纹缺陷，若是则输出结果为疲劳裂纹，否则输出结果为其它类型缺陷。本发明应用时使得识别结果更为可靠，提高了疲劳裂纹的检出率。
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