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裂纹梁振动分析和裂纹识别方法研究进展 被引量：56
1
作者 胡家顺 冯新 +1 位作者 李昕 周晶 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期146-152,共7页
作为大型复杂结构重要的组成单元,梁类结构在土木工程中有着极其广泛的应用。研究裂纹梁结构的振动理论和裂纹识别方法具有重要意义。对裂纹梁结构振动分析和裂纹识别方法的研究进行了综述。详细阐述了基于模态分析和基于智能方法的裂... 作为大型复杂结构重要的组成单元,梁类结构在土木工程中有着极其广泛的应用。研究裂纹梁结构的振动理论和裂纹识别方法具有重要意义。对裂纹梁结构振动分析和裂纹识别方法的研究进行了综述。详细阐述了基于模态分析和基于智能方法的裂纹识别方法的研究进展。在此基础上提出了结构裂纹识别存在的问题和研究发展方向。 展开更多
关键词 裂纹梁 裂纹识别 神经网络 遗传算法 小波分析
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基于深度卷积神经网络的隧道衬砌裂缝识别算法 被引量：36
2
作者 柴雪松 朱兴永 +2 位作者 李健超 薛峰 辛学仕 《铁道建筑》 北大核心 2018年第6期60-65,共6页
衬砌裂缝严重影响了铁路隧道的安全运营,采用机器视觉技术快速获取衬砌图片并进行裂缝识别是国内外的研究热点。衬砌裂缝图像信号具有复杂的特性,存在水渍、污染及其他结构缝等引起的噪声,加之光照不均匀、分布不规律等原因,使得传统的... 衬砌裂缝严重影响了铁路隧道的安全运营,采用机器视觉技术快速获取衬砌图片并进行裂缝识别是国内外的研究热点。衬砌裂缝图像信号具有复杂的特性,存在水渍、污染及其他结构缝等引起的噪声,加之光照不均匀、分布不规律等原因,使得传统的图像处理方法难以快速、准确地检测衬砌裂缝。本文提出一种基于深度神经网络的隧道衬砌裂缝识别算法,有效解决了裂缝识别速度慢、精度低等问题。分类结果精度达到94%,识别速度在GPU(Pascal Titan X)上每张图片仅需0.05 s;分割网络性能均交并比可达到65%,能够准确分割出裂缝形状。该算法具有很好的工程应用价值。 展开更多
关键词 隧道 衬砌裂缝 超像素分割 深度学习 机器视觉 图像处理 裂缝识别
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路面裂缝图像处理算法研究 被引量：33
3
作者 孙波成 邱延峻 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期64-68,共5页
为了避免传统人工视觉裂缝检测方法的耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于图像处理技术的路面裂缝类病害自动识别算法。识别分为两个步骤:首先以一个5×5的窗口为基准,在这个窗口中确定9种不同的... 为了避免传统人工视觉裂缝检测方法的耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于图像处理技术的路面裂缝类病害自动识别算法。识别分为两个步骤:首先以一个5×5的窗口为基准,在这个窗口中确定9种不同的掩膜模板,对有噪音的路面图像进行平滑和增强;然后基于阈值分割理论,采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征。最后对采集的200幅路面裂缝图像进行了平滑和分割试验研究,和Robison等常用的平滑模板相比,对图像进行增强的同时较好地保护了裂缝边缘。在对平滑后的图像进行分割当中,和Hough变换、数学形态学等分割算法进行了对比研究,结果表明了该算法在精度、速度和可靠性方面具有一定的优势。 展开更多
关键词 道路工程 裂缝识别 图像处理 路面裂缝 阈值分割
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基于机器视觉的路面裂缝病害多目标识别研究 被引量：29
4
作者 章世祥 张汉成 +1 位作者 李西芝 胡靖 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期30-39,共10页
为了建立一种基于深度学习卷积神经网络的多目标路面裂缝检测模型,实现对路面裂缝的精确识别、分割与统计,采用卷积神经网络Mask R-CNN为主干框架,融入ResNet模型与特征金字塔网络(FPN)提高对病害特征提取的精度,建立了针对裂缝病害识... 为了建立一种基于深度学习卷积神经网络的多目标路面裂缝检测模型,实现对路面裂缝的精确识别、分割与统计,采用卷积神经网络Mask R-CNN为主干框架,融入ResNet模型与特征金字塔网络(FPN)提高对病害特征提取的精度,建立了针对裂缝病害识别的基础网络体系;考虑裂缝病害图像特征,采用随机梯度下降算法与冲量算法优化损失函数以提高对裂缝像素的分类性能,通过在主干网络设定目标区域检测范围并利用掩码实现了裂缝病害的像素级识别与分割;标记大量的路面裂缝图像形成训练数据库,分析了路面裂缝的多目标识别模型有效性。结果表明:损失函数中的权重参数取0.3时,识别模型具备较好的识别精度;通过数据增强可以将有限训练集进行有效扩充,极大提高识别模型的泛化能力与鲁棒性,经过训练后的模型能够正确识别98.9%的裂缝对象与93.6%的裂缝类像素;通过将模型对裂缝病害的识别、分类精度与传统深度学习模型、边缘检测算法相比较,在细微裂缝的识别与非裂缝构造的过滤方面具有显著优势。用Mask R-CNN的主干网络进行ResNet模型与FPN扩展能够有效保留裂缝病害的纹理与轮廓细节信息,实现复杂背景下裂缝病害的有效识别。 展开更多
关键词 道路工程 裂缝识别 机器视觉 路面结构 卷积神经网络
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基于特征分析的地铁隧道裂缝识别算法 被引量：28
5
作者 朱力强 白彪 +2 位作者 王耀东 余祖俊 郭保青 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期64-70,共7页
有效地检测地铁隧道表面裂缝对于隧道的安全至关重要。地铁隧道表面图像普遍存在光照不均匀,目标对比度低,背景纹理复杂,噪声干扰严重等问题,而检测传统图像裂缝,如混凝土表面、路面裂缝等的算法不能很好地适用于地铁隧道表面图像。为... 有效地检测地铁隧道表面裂缝对于隧道的安全至关重要。地铁隧道表面图像普遍存在光照不均匀,目标对比度低,背景纹理复杂,噪声干扰严重等问题,而检测传统图像裂缝,如混凝土表面、路面裂缝等的算法不能很好地适用于地铁隧道表面图像。为此本文提出了一种隧道表面裂缝识别的算法。该算法首先利用Mask匀光等预处理算法改善隧道图像的质量,而后分别设计了基于模板的分析法、基于Hough变换的线型结构分析法、基于SVM的近似裂缝结构分析法等算法对隧道表面裂缝图像各成分进行提取,从而达到识别裂缝的目的。实验结果表明,该算法对传统裂缝图像的识别准确率可达97%,对于隧道表面的裂缝图像识别准确率可达81%。 展开更多
关键词 裂缝识别 连通区域 HOUGH变换 特征提取 机器学习
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悬臂梁裂纹参数的识别方法 被引量：18
6
作者 王璋奇 贾建援 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期225-227,297,共4页
以梁振动理论作为基础 ,将含裂纹梁的振动问题转化为由弹性铰联接两个弹性梁系统的振动问题 ,得到理论计算含裂纹梁振动频率的特征方程。由此特征方程计算得到裂纹深度参数和位置参数变化时悬臂梁振动固有频率的变化规律。利用计算裂纹... 以梁振动理论作为基础 ,将含裂纹梁的振动问题转化为由弹性铰联接两个弹性梁系统的振动问题 ,得到理论计算含裂纹梁振动频率的特征方程。由此特征方程计算得到裂纹深度参数和位置参数变化时悬臂梁振动固有频率的变化规律。利用计算裂纹悬臂梁振动固有频率的特征方程 ,提出一种辩识裂纹深度和位置参数的数值计算方法。并通过对模拟悬臂梁裂纹的分析说明文中方法的有效性。 展开更多
关键词 悬臂梁 振动 裂纹 参数识别 故障诊断
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基于小波分析的Timoshenko梁裂缝识别研究 被引量：15
7
作者 管德清 蒋欣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期67-70,共4页
采用等效转动弹簧代替梁内的不扩展横向裂缝,研究Timoshenko裂缝梁的横向振动特性,建立了一种与有限元分析相结合的、基于模态参数的小波分析识别Timoshenko梁内裂缝的方法。以一简支梁为例,通过建立含横向不扩展裂缝的Timoshenko梁的... 采用等效转动弹簧代替梁内的不扩展横向裂缝,研究Timoshenko裂缝梁的横向振动特性,建立了一种与有限元分析相结合的、基于模态参数的小波分析识别Timoshenko梁内裂缝的方法。以一简支梁为例,通过建立含横向不扩展裂缝的Timoshenko梁的有限元模型,用Lanczos法对结构的模态进行了计算分析,求出了基本振型和转角模态。分别应用mexh小波和db小波为母小波对二者做小波变换,进行多尺度分析,通过小波系数模极大值位置识别出梁内的裂缝。并对识别结果进行对比,发现识别Timoshenko梁裂缝时,基于转角模态小波变换的方法对小波基、尺度的要求较低,变换后的小波系数线更为平滑,奇异性特征更为明显,故运用转角模态小波变换来识别Timoshenko梁裂缝,较之运用基本振型小波变换的方法更为方便、有效。该方法对Timoshenko梁裂缝识别的工程应用具有参考价值。 展开更多
关键词 TIMOSHENKO梁 裂缝识别 小波分析 转角模态 振型
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基于数字图像技术的隧道衬砌裂缝识别方法研究 被引量：22
8
作者 唐钱龙 谭园 +1 位作者 彭立敏 曹豪荣 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期3041-3049,共9页
隧道衬砌的病害严重影响着行车和生命安全,裂缝是隧道衬砌最常见也是最严重的病害之一,需要对其进行定期检查和测量。基于数字图像技术设计隧道衬砌裂缝识别系统,对相关算法进行研究和优化。针对隧道环境内采集的图像容易曝光不足、光... 隧道衬砌的病害严重影响着行车和生命安全,裂缝是隧道衬砌最常见也是最严重的病害之一,需要对其进行定期检查和测量。基于数字图像技术设计隧道衬砌裂缝识别系统,对相关算法进行研究和优化。针对隧道环境内采集的图像容易曝光不足、光照不均且噪声严重的问题,对图像进行增强处理后构建基于双边滤波改进的去噪方法,可以在保护裂缝边缘细节的基础上滤除大量噪声。因有渗水、污渍、剥落等区域对隧道裂缝识别的影响,采用基于图像自适应分块下结合阈值和边缘信息的分割算法,有效地克服传统Otsu算法分割不准确的情况,得到完整裂缝的二值图像。采用相机尺寸标定,通过测量裂缝的像素尺寸转换得到其真实长度、宽度等指标,还可以进行裂缝等级评定。结合工程实例表明,所提出的算法对隧道衬砌裂缝的识别准确率达92%以上,验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 数字图像 隧道 衬砌 裂缝识别
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利用压电自传感驱动器进行裂纹钢梁损伤识别的实验研究 被引量：18
9
作者 王丹生 朱宏平 +1 位作者 陈晓强 周建锋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期139-142,共4页
压电陶瓷是一种智能材料,可以在结构健康监测系统中同时用作传感器和驱动器。基于压电阻抗的损伤识别技术的基本原理,对裂纹钢梁进行了损伤识别和定位的实验研究。将三片压电陶瓷(PZT)粘贴在钢梁表面的不同部位作为驱动器和传感器,通过... 压电陶瓷是一种智能材料,可以在结构健康监测系统中同时用作传感器和驱动器。基于压电阻抗的损伤识别技术的基本原理,对裂纹钢梁进行了损伤识别和定位的实验研究。将三片压电陶瓷(PZT)粘贴在钢梁表面的不同部位作为驱动器和传感器,通过测量梁损伤前后压电陶瓷片的电阻抗变化来识别梁中的裂纹损伤。从导纳(阻抗的倒数)幅值谱曲线中提取裂纹梁的反谐振频率,通过比较各压电片位置的反谐振频率变化识别了裂纹位置;同时比较不同损伤工况下的反谐振频率变化定性地识别裂纹梁结构的损伤程度。 展开更多
关键词 压电阻抗 自传感驱动器 压电陶瓷 裂纹识别 损伤定位
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基于固有频率的呼吸式裂纹梁损伤识别方法 被引量：19
10
作者 刘文光 郭隆清 +1 位作者 贺红林 颜龙 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期702-707,713,共7页
将呼吸裂纹梁简化为由扭转弹簧连接的两段弹性梁,在假定振动响应随振幅变化的基础上推导出呼吸裂纹梁的固有频率方程;考虑振动过程中呼吸裂纹的开合情况,假定裂纹梁的刚度是振幅的非线性函数,建立了呼吸裂纹梁的多项式刚度模型;结合等... 将呼吸裂纹梁简化为由扭转弹簧连接的两段弹性梁,在假定振动响应随振幅变化的基础上推导出呼吸裂纹梁的固有频率方程;考虑振动过程中呼吸裂纹的开合情况,假定裂纹梁的刚度是振幅的非线性函数,建立了呼吸裂纹梁的多项式刚度模型;结合等高线裂纹识别理论和方法,提出了一种基于固有频率的呼吸裂纹梁损伤识别方法,算例验证了方法的可行性与有效性。研究表明,该方法的识别精度取决于实验固有频率的精度。 展开更多
关键词 呼吸裂纹 固有频率 损伤识别 等高线法
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基于深度学习的网格优化裂缝检测模型研究 被引量：19
11
作者 孟诗乔 张啸天 +1 位作者 乔甦阳 周颖 《建筑结构学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期404-410,共7页
为提高混凝土结构裂缝识别的有效性和准确性,基于深度学习技术,建立了一种包含网格优化模块的卷积神经网络(Grid-Deeplab)模型,用于识别裂缝区域并实现像素级语义分割。采用Grid-Deeplab模型,通过对网格化后裂缝图像的具有不同重要性特... 为提高混凝土结构裂缝识别的有效性和准确性,基于深度学习技术,建立了一种包含网格优化模块的卷积神经网络(Grid-Deeplab)模型,用于识别裂缝区域并实现像素级语义分割。采用Grid-Deeplab模型,通过对网格化后裂缝图像的具有不同重要性特征的子区域进行建模,使模型具有区别图像有效区域的能力,从而显著提升了裂缝检测模型的检测效率和准确率。采用平均交并比作为评价标准,在数据集上将提出的Grid-Deeplab模型与既有的U-Net、SegNet、FCN和Deeplab等多种神经网络模型进行测试,结果表明,Grid-Deeplab优化模型在测试集上的平均交并比达到0.77,识别准确率优于现有的其他模型。 展开更多
关键词 混凝土 裂缝识别 深度学习 网格优化 语义分割 卷积神经网络模型
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用频率识别平面刚架结构裂纹的遗传算法 被引量：6
12
作者 沈成武 唐小兵 余开彪 《固体力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第1期79-84,共6页
给出含单个裂纹结构的动力有限元方程 ,根据结构前 5阶频率的变化 ,来识别裂纹的位置和深度 .将识别转化为多峰值的全局优化问题 ,给出遗传算法解此识别的运算步骤 .以结构含单一裂纹的两个算例 ,作裂纹识别的数值试验 ,计算结果表明此... 给出含单个裂纹结构的动力有限元方程 ,根据结构前 5阶频率的变化 ,来识别裂纹的位置和深度 .将识别转化为多峰值的全局优化问题 ,给出遗传算法解此识别的运算步骤 .以结构含单一裂纹的两个算例 ,作裂纹识别的数值试验 ,计算结果表明此方法是可行的 。 展开更多
关键词 裂纹 频率 识别 遗传算法 平面刚架结构
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风力机叶片多裂纹扩展声发射信号的特征识别 被引量：18
13
作者 周勃 张士伟 +1 位作者 陈长征 黄鹤艇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期110-117,共8页
针对风力机叶片蒙皮多裂纹难以状态识别的问题,根据裂纹扩展释放能量的过程,推导主裂纹扩展AE信号的表达式,从而明晰了主裂纹扩展的AE信号特性及其与应力变化之间的关联。由于多裂纹扩展AE信号为卷积混合模型,提出一种对具有非平稳、非... 针对风力机叶片蒙皮多裂纹难以状态识别的问题,根据裂纹扩展释放能量的过程,推导主裂纹扩展AE信号的表达式,从而明晰了主裂纹扩展的AE信号特性及其与应力变化之间的关联。由于多裂纹扩展AE信号为卷积混合模型,提出一种对具有非平稳、非线性特性的卷积混合AE信号特征提取的方法,以输出信号的广义能量作为目标函数得到盲解卷的滤波器迭代式,采用Godard算法通过输出信号与估计值的误差调整滤波器系数,并根据相似系数选择适当的非线性函数以减少采集设备对AE信号的影响。最后在裂纹扩展试验中,预制不同尺寸的多缺陷,对叶片试件同时施加激振载荷和循环载荷,每间隔一定的循环次数采集不同状态的AE信号,同时采用具有非全局性的瞬时频率和特征尺度来识别多裂纹在不同扩展状态下的特征,从而明晰了信号特征与多裂纹生存状态的关联,形成了识别多裂纹复合材料损伤的评价机制。 展开更多
关键词 风力机 叶片 扩展裂纹 声发射信号 卷积混合 特征识别
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基于FCN的岩石混凝土裂隙几何智能识别 被引量：17
14
作者 薛东杰 唐麒淳 +2 位作者 王傲 张辽 周宏伟 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第S02期3393-3403,共11页
裂隙几何的精准、高效识别是建立岩石混凝土材料非连续力学模型的基础。传统算法,如阈值分割、边缘检测与区域生长法等,基于有限经验,工作量大且识别精度低。人工智能识别迥异于人类经验,可自我循环、可自我正反馈甚至可实现自我学习。... 裂隙几何的精准、高效识别是建立岩石混凝土材料非连续力学模型的基础。传统算法,如阈值分割、边缘检测与区域生长法等,基于有限经验,工作量大且识别精度低。人工智能识别迥异于人类经验,可自我循环、可自我正反馈甚至可实现自我学习。人造类材料中混凝土性能最接近于岩石,具有相似的裂纹几何分布特征。针对天然岩石与混凝土裂隙识别,尝试提出基于全卷积神经网络的智能识别算法。首先建立基于混凝土3种应用场景(建筑结构、路面及隧道表面)的裂隙数据集,经过卷积操作、池化操作与反卷积操作实现了误差值的迅速收敛。引入新的卷积核参数,架构新的全卷积网络,基于像素的二分类问题,利用查准率与查全率对识别模型进行评价,全卷积神经网络识别算法评价指标较好。进而结合矢量化算法,实现了裂隙几何长度、宽度及面积的实时统计。最后对边缘检测、大律法、区域生长法及全卷积神经网络算法进行了验证,任意选取5组图像进行识别,新算法提取的裂隙与标签图在定性上最相近,并且在定量上查全率与查准率也极大优于传统算法。全卷积神经网络随着自我学习的深入还可不断提高识别精度,降低误差,未来在岩石、混凝土等工程领域的应用具有巨大生命力。 展开更多
关键词 岩石力学 裂隙识別 传统算法 人工智能识别 全卷积神经网络 查准率 查全率
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苏里格气层测井识别与评价研究 被引量：15
15
作者 赵俊峰 魏昭冰 范瑞虹 《断块油气田》 CAS 2004年第1期77-80,共4页
为了有效地识别和精确地评价以低孔低渗、微裂缝发育为特征的气层 ,用岩心资料刻度测井资料 ,在地质条件约束下 ,以细分层的“四性”关系研究为基础 ,提出了用直接识别、交会图、数学、综合分析等方法定性识别气层 ;在对裂缝深入研究的... 为了有效地识别和精确地评价以低孔低渗、微裂缝发育为特征的气层 ,用岩心资料刻度测井资料 ,在地质条件约束下 ,以细分层的“四性”关系研究为基础 ,提出了用直接识别、交会图、数学、综合分析等方法定性识别气层 ;在对裂缝深入研究的基础上 ,提出了气层的精细解释模型。该气层测井评价方案的投入应用 ,提高了测井对气层的识别能力和定量评价精度 。 展开更多
关键词 裂缝 气层 测井工艺 长庆气田 电阻率 视弹性模量系数法 含气饱和度
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基于双相扫描检测的路面三维裂缝识别方法 被引量：17
16
作者 孙朝云 赵海伟 +2 位作者 李伟 郝雪丽 呼延菊 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期26-32,共7页
为了识别路面的三维裂缝,根据路面病害的特征提取与检测要求,针对路面三维裂缝数据的特点,结合数字图像处理滤波技术,提出了一种基于平均值法曲线拟合的双相扫描检测路面裂缝识别方法。识别过程中先采用双相标准差均值滤波算法与基于组... 为了识别路面的三维裂缝,根据路面病害的特征提取与检测要求,针对路面三维裂缝数据的特点,结合数字图像处理滤波技术,提出了一种基于平均值法曲线拟合的双相扫描检测路面裂缝识别方法。识别过程中先采用双相标准差均值滤波算法与基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的方法对数据点进行去噪处理,再通过基于平均值法曲线拟合的双相扫描检测方法对裂缝进行识别;即对路面三维数据矩阵分别进行水平单相和垂直单相扫描检测得到2幅裂缝图像,然后对这2幅裂缝图像进行叠加处理,再进行区域生长,便可得到双相扫描检测识别的裂缝图像。研究结果表明:采用双相扫描检测方法,可以很好地识别裂缝;采用准确率曲线对该算法进行评估,得出该算法性能稳定且准确率高;该算法对路面养护管理决策的制定和路表三维形态的重构起到了重要的指导作用。 展开更多
关键词 道路工程 裂缝识别 双相扫描 路面三维数据 区域生长
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基于近红外光谱和机器学习的大豆种皮裂纹识别研究 被引量：15
17
作者 汪六三 黄子良 王儒敬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期361-368,共8页
针对目前大豆种皮裂纹检测主要依靠人工、检测效率低、误差大的问题,提出一种基于近红外光谱技术和机器学习的大豆种皮裂纹自动识别方法。采用FTNIR光谱仪采集150粒大豆样品(裂纹大豆75粒,正常大豆75粒)的近红外光谱,采用原始光谱、标... 针对目前大豆种皮裂纹检测主要依靠人工、检测效率低、误差大的问题,提出一种基于近红外光谱技术和机器学习的大豆种皮裂纹自动识别方法。采用FTNIR光谱仪采集150粒大豆样品(裂纹大豆75粒,正常大豆75粒)的近红外光谱,采用原始光谱、标准正态变量变换(Standard normal variate,SNV)、多元散射校正(Multiple scatter correction,MSC)、一阶导数结合SG平滑、二阶导数结合SG平滑等5种方法对获得的光谱进行预处理,分别采用偏最小二乘判别分析法(Partial least squares discriminant analysis,PLSDA)、k-近邻法(k-nearest neighbor,KNN)、支持向量机法(Support vector machine,SVM)、随机森林法(Random forest,RF)、随机梯度提升法(Stochastic gradient boosting,SGB)、极端梯度提升法(Extreme gradient boosting,XGBoost)等6种机器学习方法建立了大豆种皮裂纹识别模型,研究了不同光谱预处理方法对6种机器学习方法分类效果的影响,对比分析了不同建模方法的分类效果。结果表明,光谱预处理方法对不同机器学习方法的分类效果差别较大。在合适的光谱预处理条件下,6种不同的机器学习算法的验证集准确率均不低于80.00%。PLSDA的分类效果最好,验证集最优准确率达到90.00%;XGBoost的分类效果次之,验证集最优准确率达到86.67%,接下来依次是SVM、KNN、SGB和RF。利用近红外光谱技术和机器学习方法识别大豆种皮裂纹是可行的,在原始光谱条件下,PLSDA是大豆种皮裂纹识别的最佳方法。 展开更多
关键词 大豆种皮 裂纹识别 近红外光谱 机器学习
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激光红外热成像材料表面裂纹检测的研究进展 被引量：15
18
作者 王博正 康嘉杰 +3 位作者 董丽虹 王海斗 郭伟 高治峰 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1165-1171,共7页
表面裂纹缺陷是材料中危险的缺陷形式,及时发现服役过程中产生的表面裂纹至关重要。激光红外热成像不仅具有传统红外检测的优点,还因激光能量密度高等特有优点,可远距离检测材料表面微小裂纹。综述了激光红外成像系统平台组件及其关键... 表面裂纹缺陷是材料中危险的缺陷形式,及时发现服役过程中产生的表面裂纹至关重要。激光红外热成像不仅具有传统红外检测的优点,还因激光能量密度高等特有优点,可远距离检测材料表面微小裂纹。综述了激光红外成像系统平台组件及其关键参数对激光红外成像检测的影响。从图像处理、优化工艺参数等角度入手,阐述了激光红外热成像检测表面裂纹缺陷的定性识别,进一步介绍了对材料表面裂纹缺陷长度、宽度以及深度特征的定量表征。最后对激光红外热成像检测表面裂纹缺陷进行了总结归纳,以及展望其未来的发展方向。 展开更多
关键词 激光红外 热成像 表面裂纹 定性识别 定量表征
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基于卷积神经网络算法的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术 被引量：14
19
作者 高庆飞 王宇 +2 位作者 刘晨光 郭斌强 刘洋 《公路》 北大核心 2020年第9期268-274,共7页
无人机技术的进步与高性能计算机的出现,促进了桥梁结构智能化检测的发展。为了实现对无人机获取的大量照片的自动化处理,提出了一种基于计算机视觉的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术。以卷积神经网络为核心算法,构建相应的数据库,通过对... 无人机技术的进步与高性能计算机的出现,促进了桥梁结构智能化检测的发展。为了实现对无人机获取的大量照片的自动化处理,提出了一种基于计算机视觉的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术。以卷积神经网络为核心算法,构建相应的数据库,通过对现有方法的改进,提出一种混凝土桥梁裂缝高效识别的技术。用于检测桥梁裂缝的卷积神经网络架构由3组卷积与池化层、两组Dropout与全连接层组成,算法测试集准确率为93.6%。结合卷积神经网络与滑动窗口算法,搭建相应的数据库与网络架构,提出一种混凝土桥梁裂缝准确定位的技术。结果表明,本文所提出的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术,计算效率较高,准确度较好,可以直接应用于识别由无人机拍摄得到的桥梁裂缝照片。此项技术加速了识别速度且具有较高的准确率,为智能化、自动化检测桥梁病害奠定了良好的基础。 展开更多
关键词 卷积神经网络 裂缝识别 裂缝定位 混凝土桥梁 检测 图像处理
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基于深度学习的复杂场景下混凝土表面裂缝识别研究 被引量：13
20
作者 雷斯达 曹鸿猷 康俊涛 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期80-88,共9页
为在桥梁健康监测工作中能更便捷、可靠地完成分类采集的裂缝图像及其中裂缝的标识工作,改善裂缝识别方法效果对提取算法初始聚类中心的选取和图像背景环境的高度依赖等问题,提出了一种适用于多种场景条件下的混凝土裂缝检测的图像识别... 为在桥梁健康监测工作中能更便捷、可靠地完成分类采集的裂缝图像及其中裂缝的标识工作,改善裂缝识别方法效果对提取算法初始聚类中心的选取和图像背景环境的高度依赖等问题,提出了一种适用于多种场景条件下的混凝土裂缝检测的图像识别方法。卷积神经网络是深度学习的代表算法之一,该算法具备表征学习能力,能够按其本身的阶层结构对输入信息完成信息分类的工作。依托武汉市某桥的检测工程,在现场完成图像数据的采集后,采用卷积神经网络搭建了适用于混凝土裂缝图像分类的图像分类模型,实现了对检测工程期间所采集的复杂场景下混凝土结构图像的分类。同时,考虑到传统的K-means算法中聚类中心的局部簇密度与欧氏距离均较大的特点,结合统计学原理与形态学方法的特点,对传统的K-means算法做出了改进,所得的改进K-means算法能够完成复杂场景下裂缝图像的裂缝骨架分割提取和裂缝宽度的计算。随后通过对从检测工程现场桥梁表面600张图像采样的识别,验证了在混凝土存在表层脱落、污渍、苔藓等会对图像裂缝骨架提取效果产生严重干扰的复杂环境条件下所提出方法的有效性,且相较于传统方法具有更高的裂缝检测效率。 展开更多
关键词 桥梁工程 裂缝识别 深度学习 裂缝图像 裂缝宽度
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