公开(公告)号：CN114609245A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210501560.X

申请日：2022-05-10

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 崔闯 ,  张登科 ,  张清华 ,  徐一鸣 ,  陈杰 ,  李镇 ,  王强 ,  沈孔健 ,  邱师津 ,  宋松科

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/24 ,  G01N29/44 ,  G06F17/16 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种阵列式超声导波仪、钢结构损伤监测系统及方法，其中钢结构损伤监测系统包括超声导波数据监测系统阵列式超声导波仪；阵列式超声导波仪，用于生成波形信息矩阵；超声导波数据监测系统，用于根据波形信息矩阵判断钢结构是否损伤；超声导波数据监测系统包括：获取模块，用于根据波形信息矩阵获取波形信息差异，波形信息差异为同一个传感器模块在不同时刻获取的波形信息的差异值，包括频率差异、幅值差异和相位差异；识别模块，用于将波形信息差异输入至预先训练好的递归神经网络中，获取钢结构的损伤结果。本发明的目的在于提供一种阵列式超声导波仪、钢结构损伤监测系统及方法，实现对钢结构整体健康状态的监测和预警。

公开(公告)号：CN114454137A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210378027.9

申请日：2022-04-12

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 崔闯 ,  张登科 ,  张清华 ,  劳武略 ,  邱师津 ,  宋松科 ,  李镇 ,  王强 ,  沈孔健

IPC: B25J5/00 ,  B25J9/16 ,  B25J11/00

Abstract: 本发明公开了基于双目视觉的钢结构损伤智能巡检方法、系统及机器人，所述方法包括：获取待测钢结构图像数据，进行滤波、降噪、图像增强和三维重构，获得钢结构图像三维重构数据；搭建卷积神经网络模型对钢结构图像三维重构数据进行多次迭代训练，获得钢结构损伤识别模型；判断待测钢结构损伤类型，并采用实例分割和二值化计算获得识别的损伤图像；将识别的损伤图像进行骨架提取和像素映射到三维表面，并进行形态特征计算，获得损伤的几何尺寸与空间位置信息；根据所述损伤的几何尺寸与空间位置信息进行可视化成像，获得可视化钢结构损伤图像。本发明通过双目视觉技术获取更多的损伤特征信息，结合机器学习算法，实现了对损伤的快速高效检测。

公开(公告)号：CN113219048B

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202110777034.1

申请日：2021-07-09

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 崔闯 ,  张清华 ,  钟欣瑞 ,  强浩 ,  张凤明 ,  肖健 ,  李镇 ,  王强 ,  沈孔健

IPC: G01N27/90 ,  G06F30/20 ,  G06F30/13 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于涡流与数字孪生技术的钢桥损伤检测系统及方法，包括电涡流检测子系统、微型计算机子系统和驱动子系统；电涡流检测子系统包括检测模块；微型计算机子系统包括数字孪生模型建立模块、数据处理模块、神经网络识别模块；驱动子系统包括驱动模块；检测模块用于获得电流频率数据，并将电流频率数据实时传输给数字孪生模型建立模块和数据处理模块；数字孪生模型建立模块用于根据电流频率数据实时建立钢结构桥梁数字孪生模型；数据处理模块用于对电流频率数据进行降噪、特征化预处理以获得处理后的电流频率数据；神经网络识别模块用于对处理后的电流频率数据进行识别判断钢结构桥梁是否存在损伤。

公开(公告)号：CN114609245B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210501560.X

申请日：2022-05-10

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 崔闯 ,  张登科 ,  张清华 ,  徐一鸣 ,  陈杰 ,  李镇 ,  王强 ,  沈孔健 ,  邱师津 ,  宋松科

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/24 ,  G01N29/44 ,  G06F17/16 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种阵列式超声导波仪、钢结构损伤监测系统及方法，其中钢结构损伤监测系统包括超声导波数据监测系统阵列式超声导波仪；阵列式超声导波仪，用于生成波形信息矩阵；超声导波数据监测系统，用于根据波形信息矩阵判断钢结构是否损伤；超声导波数据监测系统包括：获取模块，用于根据波形信息矩阵获取波形信息差异，波形信息差异为同一个传感器模块在不同时刻获取的波形信息的差异值，包括频率差异、幅值差异和相位差异；识别模块，用于将波形信息差异输入至预先训练好的递归神经网络中，获取钢结构的损伤结果。本发明的目的在于提供一种阵列式超声导波仪、钢结构损伤监测系统及方法，实现对钢结构整体健康状态的监测和预警。

公开(公告)号：CN113219048A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110777034.1

申请日：2021-07-09

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 崔闯 ,  张清华 ,  钟欣瑞 ,  强浩 ,  张凤明 ,  肖健 ,  李镇 ,  王强 ,  沈孔健

IPC: G01N27/90 ,  G06F30/20 ,  G06F30/13 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于涡流与数字孪生技术的钢桥损伤检测系统及方法，包括电涡流检测子系统、微型计算机子系统和驱动子系统；电涡流检测子系统包括检测模块；微型计算机子系统包括数字孪生模型建立模块、数据处理模块、神经网络识别模块；驱动子系统包括驱动模块；检测模块用于获得电流频率数据，并将电流频率数据实时传输给数字孪生模型建立模块和数据处理模块；数字孪生模型建立模块用于根据电流频率数据实时建立钢结构桥梁数字孪生模型；数据处理模块用于对电流频率数据进行降噪、特征化预处理以获得处理后的电流频率数据；神经网络识别模块用于对处理后的电流频率数据进行识别判断钢结构桥梁是否存在损伤。