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公开(公告)号：CN118882507B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411375957.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: G01B11/06 , G06T7/62 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/64
Abstract: 本发明公开了一种复合金属线材覆层厚度测量方法、评价方法、终端及介质，其中测量方法包括：获取已提取覆层轮廓及外轮廓的待测复合金属线材断面图像；沿覆层轮廓标记第一数量的像素点，沿外轮廓标记第二数量的像素点，第二数量大于第一数量；应用KD树算法，寻找距离覆层轮廓上标记的像素点最接近的外轮廓上标记的像素点，得到第一数量的像素点对；以像素点对中两个像素点间距离为覆层厚度，计算并保存第一数量的像素点对对应的距离。通过寻找覆层轮廓与外轮廓上最近的像素点对之间的距离计算覆层厚度，避免了圆心位置误差导致的覆层厚度测量误差，提高了覆层厚度测量精度；基于KD树算法来实现最接近像素点对的寻找，极大提高了运行效率。
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公开(公告)号：CN118129620A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410545515.3
申请日：2024-05-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了复合钢材脱碳层或渗碳层厚度测量方法、系统及存储介质，其中方法包括：获取待分析复合钢材图像；对复合钢材图像进行灰度化与二值化处理；基于处理后的复合钢材图像绘制出脱碳层或渗碳层初始的界面轮廓线；将脱碳层或渗碳层初始的界面轮廓线按预设步长进行平移，直到当前的界面轮廓线与初始的界面轮廓线划定区域内两种灰度值的像素点的比例达到预设值时停止；其中，对于脱碳层，其界面轮廓线向基体方向平移；对于渗碳层，其界面轮廓线向覆层方向平移；基于平移的像素长度和比例尺计算得到脱碳层或渗碳层的厚度。本发明自动化程度高，减少了人为误差，提高了测量的准确性和重复性，测量效率高。
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公开(公告)号：CN118392855A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410127912.9
申请日：2024-01-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种覆层钢材碳化物扩散距离测试方法。该方法基于目标钢材金相图像，对复合面进行标记，再进行滤波降噪处理后提取轮廓，获得包含外轮廓和内轮廓的复合面轮廓；对外轮廓之外的钢材基层进行填充处理，并对复合面中碳化物进行轮廓提取，最后，通过计算碳化物轮廓与复合面外轮廓计算碳化物扩散距离，即得。该方法基于覆钢材料的金相图，利用图像识别算法精确定位覆钢材料复合面与碳化物界限，再通过统计学方法，以碳化物距离复合面边界的最大值作为碳化物扩散距离，从而实现了覆钢材料中碳化物扩散距离的快速、精准检测。
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公开(公告)号：CN118129620B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410545515.3
申请日：2024-05-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了复合钢材脱碳层或渗碳层厚度测量方法、系统及存储介质，其中方法包括：获取待分析复合钢材图像；对复合钢材图像进行灰度化与二值化处理；基于处理后的复合钢材图像绘制出脱碳层或渗碳层初始的界面轮廓线；将脱碳层或渗碳层初始的界面轮廓线按预设步长进行平移，直到当前的界面轮廓线与初始的界面轮廓线划定区域内两种灰度值的像素点的比例达到预设值时停止；其中，对于脱碳层，其界面轮廓线向基体方向平移；对于渗碳层，其界面轮廓线向覆层方向平移；基于平移的像素长度和比例尺计算得到脱碳层或渗碳层的厚度。本发明自动化程度高，减少了人为误差，提高了测量的准确性和重复性，测量效率高。
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公开(公告)号：CN119804301A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510271856.0
申请日：2025-03-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于材料性能分析的技术领域，具体涉及一种覆层钢筋耐蚀性能综合评价方法，包括如下步骤：先获取第一覆层钢筋试件和第二覆层钢筋试件；然后对第一覆层钢筋试件电化学腐蚀处理，计算自腐蚀电位、自腐蚀电流密度及处理前后表面粗糙度差值；再然后对第二覆层钢筋试件盐雾腐蚀处理，计算失重率，统计周侧壁表面的腐蚀坑数量，检测端面的最大腐蚀宽度值、周侧壁表面的腐蚀坑的最大深度值及最大宽度值；再然后对各评价指标进行主观权重和客观权重计算；最后对主观权重和客观权重加权，构建覆层钢筋耐蚀性能综合评价的模型。该方法基于盐雾腐蚀和电化学腐蚀对覆层钢筋的耐蚀性能进行综合评价，可为后续钢筋服役性能的预测提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116822300A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310802995.2
申请日：2023-07-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/23 , G16C60/00 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种不锈钢覆层圆钢轧制过程自动化建模系统，包括建模参数模块、零件自动化建模模块、零件自动化装配模块、装配体自动化约束设置模块；建模参数采集模块用于采集建模过程所需的各项参数；零件自动化建模模块用于建立不锈钢覆层圆钢轧制过程所需的各个零件；零件自动化装配模块用于装配自动生成的零件；装配体自动化约束设置模块用于添加约束设置到生成的装配体模型中；本发明还提供一种包括了所述不锈钢覆层圆钢轧制过程自动化建模系统的方法，包括采集建模参数；自动化建立零件模型；模型的装配；设置自动化约束；建立不锈钢覆层圆钢轧制模型。本发明的建模效率提升、参数调整方便、耗时缩短。
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公开(公告)号：CN120012499A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510091848.8
申请日：2025-01-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元的覆层钢筋轧制工艺优化的方法，包括以下步骤：S1、利用热模拟实验，得到不同温度下，基覆层材料应力应变曲线，利用Jmatpro软件得到基层材料和覆层材料的材料参数，建立有限元模型；S2、将覆层钢筋轧制分为粗、中、精轧，在建立的有限元模型中粗轧结束后，将坯料头、尾部切除，并对网格进行重划分，然后再在建立的有限元模型中进行中轧，中轧结束后，再次将坯料头、尾部切除，并对网格进行重划分，再进行精轧，直到轧制结束；S3、基于有限元模型，对孔型及轧制参数进行优化。本发明相对传统有限元模型，提高了仿真结果的准确性，缩短了工艺优化周期，降低优化了成本。
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公开(公告)号：CN118129617B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410249598.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种覆层槽钢的厚度识别方法、装置及介质，用于解决现有技术存在的无法高效、精准地计算覆层型钢的覆层厚度问题。本发明方法为：获取待检测覆层槽钢的端面图像，对其灰度化、降噪以及自适应阈值处理，并将得到的图像旋转至槽钢底面呈水平；通过对旋转后的图像依次进行边缘检测、圆心检测，获得槽钢凹槽内部两侧转折圆弧的圆心位置；然后基于得到的两个圆心位置，将图像划分为左侧矩形区域、中间矩形区域和右侧矩形区域；再对左、右两侧矩形区域进行自适应阈值处理，对中间矩形区域直接进行阈值化处理；对分区域阈值处理后的图像进行轮廓检测，获得覆层槽钢的外轮廓和内轮廓；根据覆层槽钢的外轮廓和内轮廓，计算覆层槽钢的覆层厚度。
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公开(公告)号：CN118882507A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411375957.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: G01B11/06 , G06T7/62 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/64
Abstract: 本发明公开了一种复合金属线材覆层厚度测量方法、评价方法、终端及介质，其中测量方法包括：获取已提取覆层轮廓及外轮廓的待测复合金属线材断面图像；沿覆层轮廓标记第一数量的像素点，沿外轮廓标记第二数量的像素点，第二数量大于第一数量；应用KD树算法，寻找距离覆层轮廓上标记的像素点最接近的外轮廓上标记的像素点，得到第一数量的像素点对；以像素点对中两个像素点间距离为覆层厚度，计算并保存第一数量的像素点对对应的距离。通过寻找覆层轮廓与外轮廓上最近的像素点对之间的距离计算覆层厚度，避免了圆心位置误差导致的覆层厚度测量误差，提高了覆层厚度测量精度；基于KD树算法来实现最接近像素点对的寻找，极大提高了运行效率。
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公开(公告)号：CN118129617A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410249598.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种覆层槽钢的厚度识别方法、装置及介质，用于解决现有技术存在的无法高效、精准地计算覆层型钢的覆层厚度问题。本发明方法为：获取待检测覆层槽钢的端面图像，对其灰度化、降噪以及自适应阈值处理，并将得到的图像旋转至槽钢底面呈水平；通过对旋转后的图像依次进行边缘检测、圆心检测，获得槽钢凹槽内部两侧转折圆弧的圆心位置；然后基于得到的两个圆心位置，将图像划分为左侧矩形区域、中间矩形区域和右侧矩形区域；再对左、右两侧矩形区域进行自适应阈值处理，对中间矩形区域直接进行阈值化处理；对分区域阈值处理后的图像进行轮廓检测，获得覆层槽钢的外轮廓和内轮廓；根据覆层槽钢的外轮廓和内轮廓，计算覆层槽钢的覆层厚度。
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