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公开(公告)号：CN110758456A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911084741.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B61K9/08
Abstract: 本发明涉及一种轮轨健康状态监测系统及方法，包括：多个安装在钢轨侧面上的传感器，其中每个传感器被设置成能够采集该位置的信号；多个信号处理单元，被设置成能够处理多个传感器采集的信号，包含所述监测方法、信号预处理、信号去噪、伤损检测、伤损分类、伤损定位、伤损严重程度评估和轮轨使用寿命预测等程序模块，用于实现轮轨健康状态监测；一个轮轨健康状态监测控制中心，包括控制、显示和预警单元；以及多个传感器与信号处理单元之间、多个信号处理单元之间和多个信号处理单元与监测控制中心之间的数据传输。本发明适用于不同轮轨接触状态、行车速度、载重等情况下的轮轨健康状态全过程监测。
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公开(公告)号：CN104777230B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510178893.3
申请日：2015-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 一种基于声发射技术的车载移动式高速铁路钢轨伤损检测系统与检测方法，属于铁路钢轨安全监测技术领域。所述检测系统由单轮交替检测子系统、多轮同步检测子系统、车载信号采集与处理平台组成，所述单轮交替检测子系统由若干个均匀分布在车轮圆周上的传感器组成，每一个传感器对应一个扇形区域，扇形区域的圆心角为θ，所有传感器的扇形区域覆盖整个圆周；所述多轮同步检测子系统由若干个单轮交替检测子系统组成；所述车载信号采集与处理平台安装于列车上，各传感器通过同轴屏蔽电缆与车轮轴端的导电滑环相连接，导电滑环的输出端与车载信号采集与处理平台相连接。本发明能够实现高速铁路钢轨伤损的高效监测，并降低检测成本。
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公开(公告)号：CN105534546A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511022823.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B8/00
CPC classification number: A61B8/00 , A61B8/52 , A61B8/54 , A61B2560/0443
Abstract: 本发明公开了一种基于ZYNQ系列FPGA的超声成像方法，具体步骤如下：步骤1：用ZYNQ系列FPGA自带的Vivado HLS软件设计超声信号的发射控制以及信号接收的程序，控制超声收发芯片，获取超声成像所需的数据。步骤2：通过Vivado HLS软件，利用ZYNQ内PL部分对接收到的超声回波信号进行处理。步骤3：通过SDK软件，利用ZYNQ内PS部分对处理后的超声回波图像进行成优化并传输给后端。本方法在ZYNQ内实现了超声成像的全过程，有效地提高了控制芯片的集成度，缩小了超声成像设备的体积；同时通过使用Vivado HLS和SDK软件，有效地提高了研发效率，降低了开发的难度，增强了方法的可移植性，很适合应用于便携、无线超声成像设备等小型化产品。
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公开(公告)号：CN105116054A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510541893.5
申请日：2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N29/06
Abstract: 本发明提供了一种基于光声信号的钢轨表面缺陷检测方法及装置，该方法包括：采用脉冲激光逐点逐行扫描钢轨表面的待测区域，以激发该待测区域产生光声信号；采用聚焦超声探头同步采集待测区域中每一待测点的光声信号，并对所述光声信号进行预处理后上传至计算机；待测区域扫描完成后，所述计算机根据接收到的所有待测点的光声信号进行图像重建，得到光声图像；对所述光声图像进行处理与分析，确定钢轨表面缺陷信息。本发明克服了缺陷类型对检测方法的限制问题，能够实现对钢轨多种类型表面缺陷的检测，精度高，并且检测结果通过光声图像的形式表现，更加直观形象。
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公开(公告)号：CN103870690A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410092265.9
申请日：2014-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于有限元的超声理疗中软组织影响下的骨组织内部应力分布数值模拟方法，本发明涉及骨组织内部应力分布数值模拟方法。本发明是要解决无法进行准确测量和得到超声引起骨组织的准确应力分布数据的问题而提出的一种基于有限元的超声理疗中软组织影响下的骨组织内部应力分布数值模拟方法，该方法是通过一、建立有限元模型；二、定义骨组织机械特性；三、进行耦合处理；四、设定理疗超声参数和作用方式；五、得到骨组织模型单元内部应力-应变分布；六、绘制应力-应变云图；七、量化测量路径应力分布结果等步骤实现的；本发明应用于生物力学研究领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119963584A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510049470.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征优化的颈动脉自动定位与分割方法，首先，根据超声颈动脉横切面图像中管腔的形状灰度特征，设计标准匹配模板，并依据可能尺度调整生成多尺度模板组；其次，利用多尺度模板组与图像进行匹配，得到颈动脉可能位置，进一步结合自适应的圆环灰度信息与相对位置信息选定最可能区域，并据此生成颈动脉管腔的初始轮廓；最后，通过优化了外部能量项的DRLSE算法对初始轮廓进行演化，以实现高准确率和高鲁棒性的轮廓分割。该方法通过设计合理的多尺度匹配模板组实现稳健的位置检测，并通过优化驱动演化的能量项提高分割精度与鲁棒性。本发明能够准确有效地实现颈动脉的自动定位与分割，为医学图像的处理和分析提供指导。
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公开(公告)号：CN118330031A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410468973.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/14 , G01N29/44 , B61K9/08 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加权多传感器数据融合的伤损信号检测方法，所述方法如下：一：加载三组传感器的含伤损信息的声发射信号，计算各组传感器信号之间的余弦相似度和实时空间信息构成支持度矩阵，获得权重系数，线性加权获得融合信号；二：对融合信号进行滑动时间窗操作，对每个时间窗内的融合信号进行小波分解，计算小波系数，再依据这些系数能量占比计算Tsallis熵，获得时间‑小波Tsallis熵；三：对TWTE进行分帧，计算每组内该熵值的标准差，构成检测阈值，联立各帧内的阈值组成自适应钢轨伤损检测阈值，低于阈值的TWTE对应的信号即被检测为钢轨伤损信号。本发明提高了钢轨伤损信号的检测精度和实时性。
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公开(公告)号：CN118297802A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410423442.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/20 , G06T5/60 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了基于空间变化模型的超声高分辨率成像改进方法，所述方法基于空间可变模型，结合PSF轴向变化的特点，从超声图像不同深度得到空间变化PSF，构建多通道维纳反卷积层置于神经网络之前，通过将PSF设置为可学习参数，实现维纳滤波与神经网络的参数融合，从而增加模型的物理可解释性，训练过程中对模型参数进行优化，得到精准的空间变化PSF，达到自动调参的目的，实现超声图像高分辨率重建。本发明能够通过自动调参获取精准的空间变化PSF，提升成像质量，在超声图像高分辨率重建领域具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN117647590B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311673072.8
申请日：2023-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进局部均值分解和倒谱系数的钢轨裂纹检测方法，首先，加载车轮在钢轨上运动全周期内的声发射信号，利用改进局部均值分解方法，将这些声发射分解成若干个乘积函数；然后，选择每组声发射信号分解得到的第一维乘积函数进行线性叠加，排除噪声和其他不相关信息的干扰，获得重构信号；接下来，从重构信号中提取13维伽马通倒谱系数，依据线性回归模型，推导构建一个转换矩阵，将第2维‑第6维伽马通倒谱系数融合为一维的倒谱信息系数；最后，基于三倍标准差法则构建伤损检测阈值，实现钢轨裂纹声发射信号的精准检测。本发明运算速率快，检测精度高，在高铁钢轨裂纹伤损检测领域具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN117274094B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311232599.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于可穿戴超声成像质量提升的反卷积重构方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：建立可穿戴超声成像的卷积和噪声的数学模型；步骤二：针对正向数学模型中的图像退化因素，提出用于可穿戴超声成像质量提升的基于连续性和相对稀疏联合约束的反卷积模型；步骤三：整合保真项、嗨森约束以及稀疏约束项，并结合Split‑Bregman算法，建立优化求解模型，并且引入中间变量，进行迭代求解，以最终获得分辨率、信噪比以及对比度提升的可穿戴超声图像。该方法能够大幅度提升可穿戴超声图像的分辨率、对比度以及信噪比，使其在实际医疗应用中成为可能，在医疗超声检测领域具有很高的社会意义和经济价值。
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