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公开(公告)号：CN104138277A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410366119.0
申请日：2014-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明公开了一种定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其检测方法为：步骤一、获取生物组织超声背散射信号；步骤二、截取DOI区域的背散射信号作为输入数据；步骤三、对输入数据进行EMD分解，得到三阶本征模态函数和一个残差项；步骤四、提取三阶本征模态函数能量谱，并与原信号能量谱进行相似度分析，确定包含组织微结构信息的BIMF；步骤五、对确定出的BIMF进行估计，计算组织散射子间距信息。本发明具有如下优势：(1)提取模态函数项BIMF，去除非相干模态函数项中的无用信息；(2)消除弥散散射元信号及噪声干扰，抑制倒谱中的干扰峰值，提高MSS估计精度，估计精度可达90～95％。
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公开(公告)号：CN103808810A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410093846.4
申请日：2014-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于小波时频图和群速度曲线的钢轨裂纹声发射特征提取方法，其步骤为：步骤一、裂纹源声发射信号经复数小波变换处理得到小波时频图；步骤二、根据相应的特征参数计算瑞利-兰姆方程得到群速度曲线T(t～ω)；步骤三、将群速度曲线T(t～ω)叠加到小波时频图上，得到带群速度曲线的小波时频图，用于声发射信号模态特征提取；步骤四、根据声发射信号不同模态之间的强度比率得到不同发射源类型和深度的特征。本发明能够检测不同种类和不同深度的裂纹信号，解决了当前无法获得不同裂纹源的特征和确定钢轨裂纹类型的问题，提高了钢轨伤损检测的准确度。
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公开(公告)号：CN103226132A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310147962.5
申请日：2013-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/04
Abstract: 高铁钢轨伤损检测实验平台及检测方法，属于铁路安全监测与防护技术领域，本发明为解决手推式探伤仪的检测结果易受环境和个人因素影响的问题。本发明包括加压装置、丝杆、模拟车轮、模拟高铁钢轨、传送带、主动轮、电机、振动加速度传感器、wifi无线发射模块、wifi无线接收模块和上位机，检测方法包括以下步骤：一、模拟不同车重、不同车速，制造不同的表面伤损，提取振动加速度传感器采集信号的时域特征参数和时频域特征参数，通过支持向量机来建立伤损识别库；二、在模拟高铁钢轨上沿圆周方向设置多个振动加速度传感器，提取每个传感器采集信号的参数；三、对照伤损识别库，判断二获取的每个振动加速度传感器所在位置是否存在表面伤损。
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公开(公告)号：CN118916836B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411024027.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G01N29/04 , G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于字典融合增强的车载钢轨伤损声发射检测方法，首先提出了一种镜像扩展的自适应局部均值分解算法用于重构多通道数据集，以消除信号中的随机噪声，通过镜像扩展和自适应调整滑动步长，平衡地保留了信号的局部细节和全局特征，避免了端点效应和模态混叠。同时，开发了一种创新的基于Cramér's V系数的相关性约束增强型字典融合算法用于训练统一的字典，融合多通道信号中的冗余有效信息，进一步消除WRRN。最后，从重构的融合信号中提取样本熵包络，构建自适应阈值，以准确检测伤损，提示工作人员及时维护钢轨。该方法能有效增强伤损特性，检测被噪声淹没的伤损信号，为钢轨伤损分析和评估提供指导。
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公开(公告)号：CN118537229B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410709161.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于记忆增强先验动态模型的超声高分辨率成像方法，所述方法提出记忆增强先验动态模型，通过构建包含稀疏性约束的损失函数，依照半二次分裂优化算法，建立反卷积优化求解器与近端映射网络集成迭代求解该损失函数，将PSF用于反卷积优化求解器初始化并设置为可学习参数，在训练中动态化更新，增强了模型的物理可解释性；建立LSTM单元置于近端映射网络之后，用于迭代过程中清除冗余信息，确保为下一次迭代提供必要的特征，得到记忆增强先验动态模型；通过对该模型参数进行优化，有效地获取精准的PSF与图像保真度权重因子，达到自动调参目标，实现超声图像的高分辨率重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118297802B
公开(公告)日：2024-10-01
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：CN118312826A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410423441.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G01N29/44 , G01N29/14 , G01N3/06 , G01N3/32 , G06F18/213 , G06F18/2321 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级密度多峰值聚类算法的钢轨裂纹信号分类方法，首先，从钢轨疲劳实验中获取不同阶段裂纹的声发射信号，将信号转换为Hankel矩阵并进行奇异值分解后，通过计算奇异谱的熵值以获取信号的奇异频谱熵特征；然后，通过引入层级和全局衰减权重的概念，计算特征集中每个数据点的多层权重密度并基于数据点的密度关系计算相对距离；最后，通过选取决策图中的判别点以及计算微簇间的欧几里得距离序列实现微簇的自动识别和合并，最终得到钢轨裂纹的分类结果。本发明利用层级结构优化密度计算，并结合微簇自识别和合并策略有效提高分类准确率，适用于需要高精度的钢轨裂纹伤损分类领域。
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公开(公告)号：CN117274094A
公开(公告)日：2023-12-22
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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公开(公告)号：CN116660382A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310606990.2
申请日：2023-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层滤波和综合健康指数的钢轨结构健康监测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：依据电磁声发射信号特有的频谱能量分布情况，对原始声发射数据集进行滤波处理，排除干扰信号；步骤二：逐个计算各组信号之间的综合相关性指标，衡量不同信号的相关程度，排除与电磁声发射信号具有相同频谱能量分布的噪声信号；步骤三：从每组电磁声发射信号提取重心频率和Escort‑Tsallis熵两种特征，并据此构建综合健康指数，实现钢轨结构健康精确监测。本发明运算速率快，监测精准，裂纹分类准确。在高铁钢轨结构健康实时监测领域，具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN110706170B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201910916752.5
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种便携式B型超声诊断设备图像的去噪方法，它涉及基于图论中搜索方法以及空间域去噪的图像处理算法。本发明的步骤为：一、去除电磁干扰引起的图像噪声，从空间域噪声的分布特性上进行噪声的滤除；二、本专利提出了像素差异指数Pd，通过参数Pd对图像分块分类再针对每个不同类的分块进行处理，从而达到去噪的效果；三、对基于像素差异指数Pd的去噪算法进行GPU加速，从而满足超声实时性的要求。本发明的基本思想是基于图像空间域及像素差异指数的定义区分图像邻域种类并去噪，同时对算法进行加速以满足实时性要求。解决了便携式B型超声独有的干扰噪声与算法计算速度上过慢的问题，具有较高的经济效益。
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