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Track Defects Recognition Based on Axle-Box Vibration Acceleration and Deep- Learning Techniques
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作者 Xianxian Yin Shimin Yin +1 位作者 Yiming Bu Xiukun Wei 《Structural Durability & Health Monitoring》 EI 2024年第5期623-640,共18页
As an important component of load transfer,various fatigue damages occur in the track as the rail service life and train traffic increase gradually,such as rail corrugation,rail joint damage,uneven thermite welds,rail ... As an important component of load transfer,various fatigue damages occur in the track as the rail service life and train traffic increase gradually,such as rail corrugation,rail joint damage,uneven thermite welds,rail squats fas-tener defects,etc.Real-time recognition of track defects plays a vital role in ensuring the safe and stable operation of rail transit.In this paper,an intelligent and innovative method is proposed to detect the track defects by using axle-box vibration acceleration and deep learning network,and the coexistence of the above-mentioned typical track defects in the track system is considered.Firstly,the dynamic relationship between the track defects(using the example of the fastening defects)and the axle-box vibration acceleration(ABVA)is investigated using the dynamic vehicle-track model.Then,a simulation model for the coupled dynamics of the vehicle and track with different track defects is established,and the wavelet power spectrum(WPS)analysis is performed for the vibra-tion acceleration signals of the axle box to extract the characteristic response.Lastly,using wavelet spectrum photos as input,an automatic detection technique based on the deep convolution neural network(DCNN)is sug-gested to realize the real-time intelligent detection and identification of various track problems.Thefindings demonstrate that the suggested approach achieves a 96.72%classification accuracy. 展开更多
关键词 track defects intelligent detection deep convolution neural network acceleration of axle-box vibration
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Evaluation of Left Ventricular Rotation and Twist Using Speckle Tracking Imaging in Patients with Atrial Septal Defect
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作者 宋家琳 黎春雷 +4 位作者 童春 杨好意 杨霞 张洁 邓又斌 《Journal of Huazhong University of Science and Technology(Medical Sciences)》 SCIE CAS 2008年第2期190-193,共4页
Speckle tracking imaging (STI) was employed to investigate the effect of right ventricular (RV) volume and pressure overload on left ventricular (LV) rotation and twist in 35 patients with atrial septal defect ... Speckle tracking imaging (STI) was employed to investigate the effect of right ventricular (RV) volume and pressure overload on left ventricular (LV) rotation and twist in 35 patients with atrial septal defect (ASD), 18 of which with pulmonary hypertension, and 21 healthy subjects serving as controls. The peak rotations of 6 segments at the basal and apical short-axises and the average peak rotation and interval time of the 6 segments in the opposite direction during early systolic phase were measured respectively. LV twist versus time profile was drawn and the peak twist and time to peak twist were calculated. LV ejection fraction (EF) was measured by Biplane Simpson. Compared to ASD patients without pulmonary hypertension and healthy subjects, the peak rotations of posterior, inferior and postsept walls at the basal level were lower (P〈0.05), and the average counterclockwise peak rotation of 6 segments at the basal level during early systolic phase was higher (P〈0.05), and the average interval time was delayed (P〈0.05). LV peak twist was also lower (P〈0.05), and had a significant negative correlation with pulmonary arterial systolic pressure (r=-0.57, P=0.001). No significant differences were found in LVEF among the three groups. It was suggested that although RV volume overload due to ASD has no significant effects on LV rotation and twist, LV peak twist is lower in ASD patients with pulmonary hypertension. Thus LV twist may serve as a new indicator of the presence of pulmonary hypertension in ASD patients. 展开更多
关键词 ECHOCARDIOGRAPHY speckle tracking imaging (STI) heart septal defects ATRIA pulmonary hypertension left ventricular twist
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重载铁路线路综合检测车设计
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作者 曹源 李健 +3 位作者 孙永奎 宿帅 杨卫峰 王文昆 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第1期57-62,共6页
为精确辨识与评估重载铁路线路服役状态,设计并研制重载铁路线路综合检测车,集成包括轨道状态巡检、钢轨轮廓检测、轨道几何参数检测、钢轨探伤检测、轮轨力检测、振动检测6大检测系统;通过定位同步系统同步检测和关联分析线路多源状态... 为精确辨识与评估重载铁路线路服役状态,设计并研制重载铁路线路综合检测车,集成包括轨道状态巡检、钢轨轮廓检测、轨道几何参数检测、钢轨探伤检测、轮轨力检测、振动检测6大检测系统;通过定位同步系统同步检测和关联分析线路多源状态数据,并分级报警可疑病害。结果表明:重载铁路线路综合检测车自2023年7月下线投入运行以来,依托最高80 km/h的运行能力,采集线路几何参数、表面巡检图像、内部B型图、轮轨力和振动等多源数据,建立典型病害库;结合定位同步系统与多源数据时空映射模型,自动对齐与关联分析检测数据,准确溯源线路病害成因、降低误报率和漏报率;构建的可疑病害分级报警机制依据超限等级实施限速、上报和记录等差异化处置,在确保行车安全的同时提升重载铁路线路养护与列车运行效率。 展开更多
关键词 重载铁路 综合检测车 轨道状态巡检系统 定位同步系统 线路病害
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CRTSⅢ型板式无砟轨道灌注孔病害整治和防治措施研究
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作者 时小梅 《河南科技》 2026年第2期68-72,共5页
【目的】随着高速铁路的快速发展,CRTSⅢ型板式无砟轨道应用越来越广泛。但由于设计、施工、养护、外部环境变化等各方面的原因,无砟轨道灌注孔病害问题时有发生,影响无砟道床的使用寿命和列车行车安全,有必要对无砟轨道灌注孔病害原因... 【目的】随着高速铁路的快速发展,CRTSⅢ型板式无砟轨道应用越来越广泛。但由于设计、施工、养护、外部环境变化等各方面的原因,无砟轨道灌注孔病害问题时有发生,影响无砟道床的使用寿命和列车行车安全,有必要对无砟轨道灌注孔病害原因进行科学分析。【方法】通过现场调查对CRTSⅢ型板式无砟轨道病害原因进行分析,并对既有工程及新建工程采取不同的应对措施。【结果】通过对病害采取预防措施,并持续优化改进施工工艺,优化施工环境,施工质量得到了提高。【结论】通过对无砟轨道灌注孔病害原因进行科学分析,有针对性地提出设计、施工过程中的防治措施及运营期病害治理方案,为无砟轨道使用安全提供技术支撑。 展开更多
关键词 高速铁路 无砟轨道 灌注孔 病害 治理方案
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二维码示踪系统精细化管理对医院病案管理质量的影响
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作者 王建文 陈静 《河南医学研究》 2026年第1期176-179,共4页
目的探讨采用二维码示踪系统精细化管理对提升医院病案管理质量的效果。方法本研究采用自身对照研究方法,选取河南省直第三人民医院病案资料进行统计分析,随机抽取2021年1—12月出院病案1000份(干预前)、2022年1—12月出院病案1000份(... 目的探讨采用二维码示踪系统精细化管理对提升医院病案管理质量的效果。方法本研究采用自身对照研究方法,选取河南省直第三人民医院病案资料进行统计分析,随机抽取2021年1—12月出院病案1000份(干预前)、2022年1—12月出院病案1000份(干预后),对比采用二维码示踪系统实施精细化管理前后两批病案的病案缺陷、病案管理常见错误、病案质量评分的差异。结果在病案基本信息构成中,干预后抽取病案的年龄错误率低于干预前批次(P<0.05)。住院信息部分:干预后抽取病案中入院途径误填率、随诊时间漏填率均低于干预前抽取的病案(P<0.05)。诊疗信息部分:干预后抽取病案的门诊诊断、编码漏填/误填、主诊断选择、其他诊断编码漏填/误填率、手术级操作编码或名称漏填/误填、切口愈合等级误填率均低于干预前抽取病案的发生率(P<0.05)。对两批次病案进行总体评分,结果显示干预后抽取批次病案的总体质量构成优于干预前批次病案(P<0.05)。结论采用二维码示踪系统精细化管理能减少病案中相关信息的缺陷,对于提升医院病案管理质量管理具有重要意义。 展开更多
关键词 二维码 示踪系统 精确管理 病案质量 病案缺陷
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A compound spike model for formation of nuclear tracks in solids
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作者 Mukhtar Ahmed RANA 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2007年第6期349-353,共5页
Formation of nuclear tracks in solids has been described as a thermal spike as well as a Coulomb explo- sion spike.Here,formation of nuclear tracks is described as a compound spike including partial roles of both ther... Formation of nuclear tracks in solids has been described as a thermal spike as well as a Coulomb explo- sion spike.Here,formation of nuclear tracks is described as a compound spike including partial roles of both thermal and Coulomb explosion spikes in track formation.Fractional roles of both spikes depend on atomic and electronic structure of a track detector and deposited energy density in the track detector by the incident charged particle.Be- havior of the cylindrical zone along the path of the incident particle is described mathematically in terms of bulk and individual atomic flow or movement.Defect structure of the latent nuclear tracks is described and conditions of con- tinuity and discontinuity of latent tracks are evaluated and discussed.This paper includes mathematical description, analysis and evaluation of the nuclear track formation issue in the light of published experimental and theoretical re- sults,which are useful for users of nuclear track detection technique and researchers involved in ion beam induced materials modification and ions implantation in semiconductors. 展开更多
关键词 核子轨道探测技术 晶体 固态径迹探测 探测方法
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Feasibility in assessing the dipped rail joint defects through dynamic response of heavy haul locomotive
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作者 Yan Quan Sun Maksym Spiryagin +2 位作者 Qing Wu Colin Cole Wei Hua Ma 《Journal of Modern Transportation》 2018年第2期96-106,共11页
The feasibility of monitoring the dipped rail joint defects has been theoretically investigated by simulating a locomotive-mounted acceleration system negoti- ating several types of dipped rail defects. Initially, a c... The feasibility of monitoring the dipped rail joint defects has been theoretically investigated by simulating a locomotive-mounted acceleration system negoti- ating several types of dipped rail defects. Initially, a comprehensive locomotive-track model was developed using the multi-body dynamics approach. In this model, the locomotive car-body, bogie frames, wheelsets and driving motors are considered as rigid bodies; track modelling was also taken into account. A quantitative relationship between the characteristics (peak-peak values) of the axle box accelerations and the rail defects was determined through simulations. Therefore, the proposed approach, which combines defect analysis and comparisons with theoretical results, will enhance the ability for long-term monitoring and assessment of track systems and provides more informed preventative track maintenance strategies. 展开更多
关键词 Axle box accelerations track monitoring Dipped rail defects Simulations
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路基地段连续型双块式无砟轨道整治技术研究
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作者 周磊 《高速铁路技术》 2025年第5期64-71,共8页
本文针对高速铁路路基地段CRTS双块式无砟轨道上拱工点,系统分析了上拱的原因,提出了一种增设端梁的整治方案,并建立无砟轨道分析模型对整治效果进行评估。结果表明,(1)道床板与支承层连接性较差、板端伸缩缝堵塞、道床板施工合拢温度... 本文针对高速铁路路基地段CRTS双块式无砟轨道上拱工点,系统分析了上拱的原因,提出了一种增设端梁的整治方案,并建立无砟轨道分析模型对整治效果进行评估。结果表明,(1)道床板与支承层连接性较差、板端伸缩缝堵塞、道床板施工合拢温度较低是造成连续型双块式无砟轨道上拱病害的主要原因;(2)采用增设端梁整治方案后的连续型双块式无砟轨道结构结构受力满足要求,现场运营状态良好。 展开更多
关键词 高速铁路 双块式无砟轨道 上拱病害 整治技术 效果评估
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双域多尺度特征提取的轨道面瑕疵检测算法
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作者 胡贺南 都业辉 +2 位作者 李荣华 王大志 张然 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第9期4218-4233,共16页
轨道面瑕疵检测是保障铁路系统安全运行的关键技术。针对现有的轨道面瑕疵检测算法存在准确率低和漏检率高的问题,基于YOLOv5s框架,提出一种双域多尺度特征提取的轨道面瑕疵检测算法。首先,设计动态增强上采样模块,减少上采样过程中导... 轨道面瑕疵检测是保障铁路系统安全运行的关键技术。针对现有的轨道面瑕疵检测算法存在准确率低和漏检率高的问题,基于YOLOv5s框架,提出一种双域多尺度特征提取的轨道面瑕疵检测算法。首先,设计动态增强上采样模块,减少上采样过程中导致的分辨率损失和伪影现象,提升对轨道面瑕疵细粒度特征的获取能力;其次,提出自协同卷积块注意力,结合自注意力机制和卷积块注意力机制的优势,在捕获轨道面瑕疵全局上下文信息的同时,抑制无用背景信息的干扰;随后,采用全维动态卷积替换主干网络中的标准卷积,动态调整卷积核参数,实现对轨道面瑕疵的多尺度特征提取;最后,构建小波变换金字塔模块,通过Haar小波分解,联合提取瑕疵的空间域和频域特征,增强全局形状建模与细节表达能力。实验结果表明,各改进策略均有效提升了模型的检测性能。在自建的轨道面瑕疵数据集上,改进算法的平均精度mAP_(50)和mAP_(50-95)分别达到84.4%和53.3%,GFLOPs为13.8G,相比于YOLOv5s,平均精度mAP50和mAP_(50-95)分别提升4.6个百分点和6.7个百分点,GFLOPs降低13.8%。与Faster R-CNN、RT-DETR、SSD、YOLOv7等主流目标检测算法以及其他轨道面瑕疵检测算法相比,改进算法具有更高的检测精度,同时在公开的轨道面瑕疵数据集上展现出良好的泛化能力,证明了其在轨道面瑕疵检测领域的有效性。 展开更多
关键词 轨道面瑕疵检测 上采样模块 注意力机制 全维动态卷积 小波变换
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轨道缺陷无损检测技术研究现状综述
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作者 张志宏 张力玲 +2 位作者 马婷婷 钟胜 黄锋 《电子测量技术》 北大核心 2025年第18期53-72,共20页
随着轨道交通的快速发展,轨道缺陷检测成为保障安全的关键。本文系统综述了常见轨道缺陷类型,如钢轨的疲劳裂纹、灼伤、扣件松动等。详细介绍了超声波、涡流、漏磁、机器视觉等检测技术及其原理、应用与进展,涵盖常规超声、相控阵超声... 随着轨道交通的快速发展,轨道缺陷检测成为保障安全的关键。本文系统综述了常见轨道缺陷类型,如钢轨的疲劳裂纹、灼伤、扣件松动等。详细介绍了超声波、涡流、漏磁、机器视觉等检测技术及其原理、应用与进展,涵盖常规超声、相控阵超声、激光超声、超声导波等多种超声检测衍生方法,以及涡流检测在抑制趋肤效应、结合热成像等方面的创新,漏磁检测在信号处理和新型提离层等方面的改进,机器视觉检测中传统图像处理与深度学习方法的特点。同时阐述了多源信息融合技术在轨道缺陷检测中的应用成果,如利用多技术采集数据结合深度学习模型进行缺陷识别定位,最后分析了多源技术融合面临的挑战并对未来研究方向提出建议,为轨道缺陷检测技术发展提供全面参考。 展开更多
关键词 轨道缺陷 无损检测 物理检测 机器视觉
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用于轨道图像缺陷检测的轻量级金字塔交叉注意力网络
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作者 郭斯栩 耿慧拯 +2 位作者 粟栗 何申 张鑫月 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第12期3824-3837,共14页
目的基于视觉的轨道缺陷检测方法大多存在高参数、计算复杂、检测速度慢以及精度低等缺陷,为了解决上述问题,提出一种使用RGB和深度图像进行轨道缺陷检测的轻量级金字塔交叉注意网络(lightweight pyramid cross-attention network for o... 目的基于视觉的轨道缺陷检测方法大多存在高参数、计算复杂、检测速度慢以及精度低等缺陷,为了解决上述问题,提出一种使用RGB和深度图像进行轨道缺陷检测的轻量级金字塔交叉注意网络(lightweight pyramid cross-attention network for orbital image defect,LPCANet)。方法LPCANet模型利用深度学习、RGB-D与显著性目标检测等技术,设计一种轻量级金字塔模块,能够从深度图像中提取多尺度特征图,而骨干模块从RGB图像中捕获金字塔特征细节;然后,将交叉注意力模块(cross-attention mechanism,CAM)应用于两种类型的特征映射;其次,利用空间特征提取子(spatial feature extractor,SFE)提高缺陷检测性能;最后,应用像素洗牌(pixel shuffle)操作恢复原始图像的大小。结果在NEU-RSDDS-AUG、RSDD-TYPE1和RSDD-TYPE23种公开无服务RGB-D轨道数据集进行实验。结果表明,提出方法在NEU-RSDDS-AUG数据集的运行参数为9.90 M,计算量为2.50 G,模型大小为37.95 MB,运行速度为162.60帧/s,相比现有18种轨道缺陷检测方法,更为轻量化;与当前性能最优的CSEPNet相比,S-度量、交并比、最大F-度量、平均精度和平均绝对误差指标分别提高1.48%、0.86%、0.14%、0.03%和1.77%;在消融实验中,像素洗牌方法表现出明显优势,更适合LPCANet模型。深入分析各种骨干网络性能,实验表明,LPCANet模型不仅适用现有各种骨干网络,而且检测结果更加优秀。在非轨道数据集DAGM2007、MT和Kolektor-SDD2上进行实验,LPCANet模型在mAP、MAE与IOU指标均有提高,具备一定的泛用性。结论提出的LPCANet模型综合了传统模型和深度学习模型的优点,在轨道缺陷图像检测领域具备良好的实际应用价值。 展开更多
关键词 轨道缺陷检测 深度学习 RGB-D 显著性目标检测 空间特征提取子(SFE)
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基于细粒度分类的一体化地下排水管道缺陷检测算法研究
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作者 李旭东 杨瞻远 周雪 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第5期676-689,共14页
随着智慧城市的不断建设,缺陷检测在地下排水管道中扮演的角色愈发重要。然而,当前的通用目标检测方法主要面向差异较大目标的识别场景,不能很好地解决地下排水管道缺陷检测场景下存在的缺陷类别间易混淆、缺陷等级差异小的问题。基于此... 随着智慧城市的不断建设,缺陷检测在地下排水管道中扮演的角色愈发重要。然而,当前的通用目标检测方法主要面向差异较大目标的识别场景,不能很好地解决地下排水管道缺陷检测场景下存在的缺陷类别间易混淆、缺陷等级差异小的问题。基于此,该文首先探究通用检测方法在管道缺陷检测任务中存在局限性的原因,从增强模型的细粒度分类性能入手,提出了多尺度细粒度增强方法下的一体化联合学习算法,旨在同时提高模型的缺陷分类和缺陷分级性能。在两个自建数据集Sewer-Complete和Sewer-Part上进行大量实验,验证了该方法的有效性和泛化性,与多个现有检测方法进行对比实验和可视化分析验证了该方法的先进性。 展开更多
关键词 细粒度分类 特征交互 多任务学习 地下排水管道缺陷检测
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基于改进YOLOv5s算法的轨道扣件缺陷检测 被引量:2
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作者 张兴盛 阮久宏 +2 位作者 沈本兰 李金城 华超 《山东交通学院学报》 2025年第2期10-18,共9页
针对轨道扣件缺陷复杂程度较高、严重影响列车行车安全、人工巡检效率较低等问题,提出一种基于计算机视觉的轨道扣件缺陷检测算法。考虑轨道扣件缺陷的特征以及检测时所处复杂作业环境,采用ConvNeXt V2模块代替YOLOv5s算法主干网络前端C... 针对轨道扣件缺陷复杂程度较高、严重影响列车行车安全、人工巡检效率较低等问题,提出一种基于计算机视觉的轨道扣件缺陷检测算法。考虑轨道扣件缺陷的特征以及检测时所处复杂作业环境,采用ConvNeXt V2模块代替YOLOv5s算法主干网络前端C3模块,采用Efficient Rep网络改进YOLOv5s算法主干网络末端,引入具有动态非聚焦机制的损失函数WIoU加快YOLOv5s算法模型计算收敛速度,形成改进YOLOv5s算法(CR-YOLOv5s算法),检测轨道扣件缺陷状态,开展消融试验,并与快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural networks,Faster R-CNN)算法、单阶多层检测(single shot multibox detector,SSD)算法、YOLOv3算法、YOLOv4算法检测进行对比试验。试验结果表明:CR-YOLOv5s算法的召回率为89.3%,平均检测精度均值为95.8%,平均检测时间为10.1 ms,3项指标均优于其他4种算法;与YOLOv5s算法相比,CR-YOLOv5s算法的召回率均值提高5.7%,平均检测精度均值提高4.0%,平均检测时间延长1.0 ms。综合考虑轨道扣件状态检测任务要求、召回率、平均检测精度均值、平均检测时间等因素,采用CR-YOLOv5s算法检测轨道扣件缺陷状态更具优势。 展开更多
关键词 轨道扣件 缺陷检测 YOLOv5s算法 ConvNeXt V2模块 Efficient Rep网络 损失函数WIoU
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无砟轨道关键部位表观病害机器视觉识别方法研究 被引量:2
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作者 李培刚 张瑞心 +3 位作者 李文举 孙宏杰 王璐 刘泽轩 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期55-63,共9页
无砟轨道在我国高速铁路系统中广泛应用,而宽窄接缝是保证轨道系统完整性和稳定性的关键部件之一,只有快速且准确识别关键部位表观病害,才能支撑高效科学维护。为在环境光照条件差、病害特征与背景相似度高等情景中,更好地兼顾部署模型... 无砟轨道在我国高速铁路系统中广泛应用,而宽窄接缝是保证轨道系统完整性和稳定性的关键部件之一,只有快速且准确识别关键部位表观病害,才能支撑高效科学维护。为在环境光照条件差、病害特征与背景相似度高等情景中,更好地兼顾部署模型的检测精度、速度和模型大小,提出一种基于改进YOLOX的表观病害机器视觉识别方法YG-E-Mv2Net-b。首先通过在主干网络和颈部网络之间添加高效通道注意力ECA模块,抑制与混凝土相似的背景信息,更加准确地提取大中小多尺度病害目标特征信息;其次通过优化位置损失函数IoU为GIoU,解决了无法准确反映预测框与真实框重叠方式的问题,提高病害位置的检测精度;最后替换主干网络为轻量型MobileNetV2,在提高精度和速度的同时,大大降低模型参数量和计算量。实验结果表明,该方法识别精度高达97.6%,相比YOLOX,识别速度提高3 Img/s,模型计算量减小9.57 GFLOPs,参数量降低5.8 M,能够很好地兼顾识别精度、速度与模型大小。 展开更多
关键词 无砟轨道 宽窄接缝 病害识别 YOLOX 注意力机制 MobileNetV2
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基于多特征融合和优选的起重机轨道螺栓图像缺陷识别
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作者 冯建平 苗方泽 +2 位作者 沈峰敏 白智嘉 成新民 《湖州师范学院学报》 2025年第8期41-49,共9页
针对起重机轨道螺栓图像缺陷识别方法存在特征提取不充分的问题,提出一种基于多特征融合和优选的识别方法。首先,提取图像的方向梯度直方图(HOG)特征和ResNet50深层次特征;其次,将两种特征融合,并利用主成分分析(PCA)对融合特征进行降... 针对起重机轨道螺栓图像缺陷识别方法存在特征提取不充分的问题,提出一种基于多特征融合和优选的识别方法。首先,提取图像的方向梯度直方图(HOG)特征和ResNet50深层次特征;其次,将两种特征融合,并利用主成分分析(PCA)对融合特征进行降维优选;最后,将优选后的特征向量输入至支持向量机(SVM)分类器,实现缺陷识别。实验结果表明,与基于单一特征和多特征融合方法相比,本文方法的总体分类精度达97.71%,且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 起重机轨道螺栓图像 缺陷识别 缺陷识别 支持向量机
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大流量浆体长输管道机械撞击损伤检测方法
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作者 冯斌 《机械制造与自动化》 2025年第2期215-220,共6页
提出大流量浆体长输管道机械撞击损伤检测方法,改善管道损伤图像处理能力,提高机械撞击损伤检测效果。利用管道视觉检测机器人采集大流量浆体长输管道全景图像,通过灰度梯度正则化方法消除管道全景图像所含噪声,经管道图像的分割及边界... 提出大流量浆体长输管道机械撞击损伤检测方法,改善管道损伤图像处理能力,提高机械撞击损伤检测效果。利用管道视觉检测机器人采集大流量浆体长输管道全景图像,通过灰度梯度正则化方法消除管道全景图像所含噪声,经管道图像的分割及边界跟踪预处理后,分别提取预处理后管道图像尺寸、形状、纹理特征,将特征提取结果作为改进卷积神经网络缺陷检测模型的输入,实现大流量浆体长输管道机械撞击损伤类型的检测。实验结果表明:该方法可提高采集管道全景图像清晰度,增强纹理细节信息;可实现损伤区域的分割,确定缺陷边缘;可准确检测撞击损伤类型,检测误差低于5%。 展开更多
关键词 灰度梯度正则化 传输管道 机械撞击损伤 最大类间方差 边界跟踪 缺陷检测模型
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基于GWO-VMD的无砟轨道翻浆冒泥病害识别
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作者 齐伟智 李再帏 洪剑 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第2期123-134,共12页
针对当下翻浆冒泥病害识别成本昂贵、周期长和效率低等问题,提出一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)与变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的无砟轨道翻浆冒泥病害识别算法.首先,通过对翻浆冒泥病... 针对当下翻浆冒泥病害识别成本昂贵、周期长和效率低等问题,提出一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)与变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的无砟轨道翻浆冒泥病害识别算法.首先,通过对翻浆冒泥病害数量的统计分析,明确无砟轨道翻浆冒泥病害区段长度.其次,基于动检车所测得轨道不平顺数据,比较经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、小波分解(Wavelet Decomposition,WD)和VMD在无砟轨道翻浆区段不平顺数据分解中效果及麻雀搜索优化算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)、人工蜂群优化算法(Artificial Bee Colony,ABC)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和GWO对于VMD关键参数k和α的自适应选择效果;采用GWO-VMD对测得的轨道不平顺数据进行分解,分析轨道不平顺固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMF)的特征;将IMF的峭度值作为特征向量,通过计算包络谱熵值的最大似然函数得到病害识别阈值为3.51.最后,通过实例验证GWO-VMD模型的有效性.研究结果表明:利用GWO-VMD分解轨道不平顺数据所得到的每个IMF分量具有不同的频率和幅度特征,对应了不同空间尺度信息;与现场病害资料对比,GWO-VMD识别的结果准确率均达到90%以上,可有效地实现无砟轨道翻浆冒泥病害的定位与检测.研究结果有助于无砟轨道服役状态的精细化管理,为高铁线路“状态修”提供技术支持. 展开更多
关键词 铁道工程 无砟轨道 翻浆冒泥 轨道不平顺 变分模态分解 病害识别
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基于边界跟踪的木勺锛头检测方法
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作者 方晓林 李肖 +1 位作者 田思庆 李继超 《自动化技术与应用》 2025年第10期79-83,共5页
随着工业化的发展,产品缺陷自动化检测也是未来发展的趋向。但一次性木勺的锛头缺陷自动化检测仍处于空白期,目前大多数企业采用传统人工目测的方式对一次性木勺锛头缺陷进行检测,无法做到持续、精确、高效。针对人工检测木勺锛头缺陷... 随着工业化的发展,产品缺陷自动化检测也是未来发展的趋向。但一次性木勺的锛头缺陷自动化检测仍处于空白期,目前大多数企业采用传统人工目测的方式对一次性木勺锛头缺陷进行检测,无法做到持续、精确、高效。针对人工检测木勺锛头缺陷过程中存在的效率低、漏检、误检及主观因素较大等问题,以图像处理与自动化相结合的方式,提出了一种基于边界追踪的木勺锛头缺陷检测方法。使用改进后的自适应Canny边缘检测算子对图像进行降噪,保留主要边缘信息;通过边界跟踪算法提取完整锛头缺陷;最后通过缺陷内部骨架像素个数及边缘连通性判别木勺锛头缺陷。通过样本检测分析结果表明:该方法检测木勺锛头缺陷准确率为99.35%,检测精度和稳定性高,极大提高了企业产品质量。 展开更多
关键词 木勺 缺陷检测 CANNY算子 边界跟踪 骨架
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某铁路连续梁桥非正常变形施工缺陷整治方案设计研究
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作者 印建文 李帅 +3 位作者 马雅林 曹凌飞 吕奇伟 侯勇 《高速铁路技术》 2025年第3期68-73,共6页
在桥梁施工过程中,施工方法及预应力钢束张拉的先后顺序对主梁的变形和内力均有较大的影响。本文以某铁路桥(48+80+48)m连续梁为工程背景,通过建立实桥计算模型,对施工过程进行模拟并做详细分析,将结构计算结果与现场实测数据对比分析发... 在桥梁施工过程中,施工方法及预应力钢束张拉的先后顺序对主梁的变形和内力均有较大的影响。本文以某铁路桥(48+80+48)m连续梁为工程背景,通过建立实桥计算模型,对施工过程进行模拟并做详细分析,将结构计算结果与现场实测数据对比分析发现,钢束张拉顺序不当是导致梁体产生较大非正常变形的主要原因。研究结果表明,(1)经过参数修正后的结构计算模型可以准确模拟实际施工工况;(2)钢束张拉顺序错乱会导致梁体产生较大的非正常变形,严重时会导致梁体开裂;(3)通过采取边跨顶升和跨中压重相结合的整治方案,可以使桥梁线形和应力结果达到较为理想的状态。 展开更多
关键词 铁路连续梁桥 非正常变形 缺陷整治设计 线-轨-桥综合整治法方案
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