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公开(公告)号：CN102175769B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201010602090.3
申请日：2010-12-13
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明涉及一种古建筑落叶松木构件材料力学性能非破损检测方法。它利用应力波传播技术和微钻阻力技术，通过被检测部位应力波速度v和微钻阻力值F的测定，计算获得木构件被检测部位材料弹性模量、抗弯强度和抗压强度。本发明有如下特点和效果：(1)综合应力波和微钻阻力两种测量信号，测得木构件材料力学性能；比采用单一应力波或微钻阻力信号，检测准确度高。(2)具有便携性强、操作简单等优点。(3)适于古建筑现场检测，非破损、快速得到被检测部位材料的主要力学性能指标。(4)为木结构古建筑的保护和修缮，提供可靠的数据支持。(5)本检测方法适用其它树种的木构件材料力学性能检测。
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公开(公告)号：CN102175769A
公开(公告)日：2011-09-07
申请号：CN201010602090.3
申请日：2010-12-13
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明涉及一种古建筑落叶松木构件材料力学性能非破损检测方法。它利用应力波传播技术和微钻阻力技术，通过被检测部位应力波速度v和微钻阻力值F的测定，计算获得木构件被检测部位材料弹性模量、抗弯强度和抗压强度。本发明有如下特点和效果：(1)综合应力波和微钻阻力两种测量信号，测得木构件材料力学性能；比采用单一应力波或微钻阻力信号，检测准确度高。(2)具有便携性强、操作简单等优点。(3)适于古建筑现场检测，非破损、快速得到被检测部位材料的主要力学性能指标。(4)为木结构古建筑的保护和修缮，提供可靠的数据支持。(5)本检测方法适用其它树种的木构件材料力学性能检测。
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公开(公告)号：CN116203041A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310118209.7
申请日：2023-02-10
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N21/95 , G01N21/88 , G01N21/01 , G01N25/72 , G01J5/48 , G01J5/00 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种检测古建筑墙体木柱缺陷状况的红外无损检测方法及系统。包括：搭建墙体木柱红外检测装置，定时获取清晰的红外图像；对获得的红外热图集进行透视变换，纠正为正视投影下的红外图像集，基于中值滤波去除红外图像噪音；使用Canny算子对其灰度图像进行边缘检测，并利用自适应迭代法获得最佳阈值，进一步得到阈值突显边缘图，确定缺陷位置与缺陷程度。该系统通过主动式红外无损检测技术对墙体木柱缺陷进行检测，克服了目前无损检测手段上对墙体木柱缺陷进行有效检测的技术困难，具有便携性强、操作简单、无需接触等优点。为墙体木柱缺陷状况的无损检测提供了一种新的方法与系统，对古建筑无损检测研究具有十分重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN115290867A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210513866.7
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本专利发明提出的一种通过对比活立木树干实际风载荷与理论风载荷检测树木健康情况的测试方法是基于一个力学模型，得到树干危险点处角度变化与树干受风载荷的关系，该力学模型仅依靠外界风力的作用，搭配本发明提出的检测装置，就能获得树干风载荷大小，无需使用其它的测量装置。该模型的特征在于：①摒弃单独考虑树冠受力而舍弃树干情况，将树木看作一个整体；②传感器所放置位置处于树木危险截面所在高度，设树木所受风力为集中载荷，等效风载荷大小为P，集中作用于距光杆顶部适当位置a处，传感器安装点距离地面的距离为K；③传感器安装定位孔距离L很小且树木较高，故树木受风吹时上下传感器所截圆柱段可近似看作一个平面。
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公开(公告)号：CN106093197A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610398717.5
申请日：2016-06-07
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N29/04
CPC classification number: G01N29/045 , G01N2291/0238
Abstract: 本发明涉及一种大尺寸人造板弹性模量和面内剪切模量的无损检测方法，包括如下步骤：步骤一：放置板材；步骤二：设定测量结果存储目录和文件名，输入板材基本参数步骤三：测量板材质量；步骤四：测量板材沿长度方向的弹性模量、沿宽度方向的弹性模量和面内剪切模量；步骤五：存储、显示测量结果。本发明方法能无损、快速、方便地同时测定大尺寸人造板的主要力学性能指标，包括沿长度方向的弹性模量、沿宽度方向的弹性模量和面内剪切模量等。与传统测试方法(小试件弯曲测量、拉伸测量等)相比，本发明的大尺寸人造板弹性模量和面内剪切模量无损检测方法，做到了无损检测，节约了时间、成本，操作简便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115980091A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310124862.4
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种检测古建筑望板腐朽程度的红外无损检测方法，包括：搭建望板红外图像采集装置；以太阳光为热源在下午2～3点(室外温度高于室内温度时)红外图像拍摄时间拍摄望板红外检测图像；基于Python的红外图像处理系统边缘检测提取望板腐朽区域；对望板腐朽面积占比进行计算,确定望板的腐朽程度。该方法利用红外热成像技术，弥补现有望板腐朽检测方法的不足,具有便携性强、操作简单、适于古建筑现场检测、非破损等优点。为古建筑望板的腐朽程度检测提供技术支持，对古建筑望板的维护修缮具有十分重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN113188745B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110452373.2
申请日：2021-04-26
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本专利发明一种活立木树冠风载荷的测试方法及其检测装置，其中，该测试方法步骤如下：(1)测量待测活立木树高、胸径、树冠面积等参数，计算惯性矩并获得弹性模量，测量待测活立木上风力集中作用点到地面之间的第一距离；(2)安装应变传感器，获得传感器到地面的第二距离；(3)获得应变测量值；(4)根据所述待测活立木的树高、弹性模量、截面惯性矩、第一距离和第二距离获得等效风载荷大小。本发明是基于树干底部应变与树冠受风载荷的关系得到的一个力学模型。本发明提出的检测装置内封装了前述的力学模型，在外界风力的作用下，无需使用其它的测量装置，就能获得树冠风载荷大小。
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公开(公告)号：CN114677365A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210405048.5
申请日：2022-04-18
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/33 , G06T7/80 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/50 , G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种高精度的树木年轮分析方法及系统，包括：搭建树木年轮图像采集装置，获取具有重叠区域的清晰年轮图像集；对年轮图像集精确拼接，得到高分辨率的完整年轮图像；基于优化的Canny边缘检测方法提取完整年轮图像的年轮边缘；由髓心引出线段与年轮边缘相交，通过亚像素级角点检测获取交点位置，分析树木年轮径向宽度特征；根据年轮径向宽度特征，得到年轮宽度指数序列，与现有年轮年表比对，确定树木年轮的生长年份。该方法通过软件算法弥补硬件设备的不足，提高了年轮测量精度，为树木年轮分析及古建筑木构件、古代木制品等的年代测定提供技术支持，对树木年轮学研究具有十分重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN113188745A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110452373.2
申请日：2021-04-26
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本专利发明一种活立木树冠风载荷的测试方法及其检测装置，其中，该测试方法步骤如下：(1)测量待测活立木树高、胸径、树冠面积等参数，计算惯性矩并获得弹性模量，测量待测活立木上风力集中作用点到地面之间的第一距离；(2)安装应变传感器，获得传感器到地面的第二距离；(3)获得应变测量值；(4)根据所述待测活立木的树高、弹性模量、截面惯性矩、第一距离和第二距离获得等效风载荷大小。本发明是基于树干底部应变与树冠受风载荷的关系得到的一个力学模型。本发明提出的检测装置内封装了前述的力学模型，在外界风力的作用下，无需使用其它的测量装置，就能获得树冠风载荷大小。
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公开(公告)号：CN118570125A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410577733.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/048 , G06T7/90 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06V10/82 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合与机器学习的古建筑墙体木柱缺陷分级方法，包括：搭建木柱表观特征信息采集装置，实现木柱缺陷图像采集和增强处理；设计和搭建木柱内部缺陷数据采集装置，采集微钻阻力数据并处理；测量木柱实体缺失数据并汇入微钻阻力数据；进行数据集扩充，融合多源数据集；选取墙体木柱缺陷分级指标，确定缺陷分级标准进行古建筑墙体木柱缺陷分级；以分级结果为标签，建立GWO‑RBF神经网络模型，进行基于机器学习的木柱缺陷分级。本发明融合了多源数据，利用机器学习神经网络模型，实现了木柱缺陷准确、快速和无损的分级检测。
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