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[发明专利]基于脉冲回波法的垂直接地极腐蚀损伤检测方法及系统-CN202211091296.3有效
发明人：董晓虎;刘继承;范杨;程绳;侯新文;张鼎;李长辉;何相升;胡龙江;张曼;陈典丽;陈雪松;黄雪茹;田婧;方春华 -专利权人：国网湖北省电力有限公司超高压公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G01N17/00 文献下载
摘要：本发明属于电力检测领域，公开了基于脉冲回波法的垂直接地极腐蚀损伤检测方法及系统，所述检测方法1）根据脉冲回波信号，获得所述脉冲回波信号与腐蚀损伤位置的相关性；2）获得所述脉冲回波信号与垂直接地极腐蚀损伤截面的相关性，分析获得土壤对垂直接地极中脉冲回波信号的衰减程度；3）根据所述土壤对垂直接地极中脉冲回波信号的衰减程度，拟合剩余脉冲回波信号的衰减分量与垂直接地极腐蚀损伤的截面比关系，获得垂直接地极腐蚀损伤造成脉冲回波信号的衰减分量与垂直接地极腐蚀损伤截面比的关系检测方法精准实现垂直接地极腐蚀损伤位置、腐蚀程度的检测，且不需要开挖就可识别和检测腐蚀接地极损伤程度，便于接地故障发生前进行早期诊断。
基于脉冲回波垂直接地腐蚀损伤检测方法系统

[发明专利]一种硅片检测方法-CN202011420756.3在审
发明人：徐鹏;张婉婉 -专利权人：西安奕斯伟硅片技术有限公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本发明提供一种硅片检测方法。硅片检测方法包括：提供一待检测硅片；在待检测硅片的待检测表面设置承载片，获得由待检测硅片和承载片叠加形成的组合硅片，承载片覆盖待检测表面，组合硅片具有与待检测表面平行的第一表面和第二表面；研磨组合硅片，以在组合硅片上形成检测平面，检测平面由第一表面延伸至第二表面，检测平面与待检测表面之间的第一夹角大于0度且小于90度；检测检测平面上的损伤尺寸；根据损伤尺寸和第一夹角计算待检测表面的损伤深度。本发明实施例有助于提高对于硅片损伤深度的检测精度。
一种硅片检测方法

[发明专利]一种管道无损检测的人工智能识别方法-CN201711393735.5有效
发明人：李晓艳;班书昊;苗乃明 -专利权人：常州大学
申请日： 2017-12-21 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： F17D5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种管道无损检测的人工智能识别方法，属于管道无损检测领域和人工智能识别领域。它包括以下步骤：采用超声检测方法对可能有损的管道进行检测，并记录下超声检测结果；采用渗透检测方法对可能有损的管道重复检测，并记录下渗透检测的结果；根据超声检测的结果，建立超声数学期望值和超声欧拉距离函数；根据渗透检测的结果，建立各个检测点的渗透数学期望值和渗透欧拉距离函数；将超声欧拉距离函数与渗透欧拉距离函数进行加权求和组成损伤函数；给出各个检测点或检测部位的损伤函数，损伤函数越大表示管道损伤越严重。本发明是一种无需人工参与识别检测结果、识别管道损伤部位准确率更高的人工智能识别方法。
人工智能识别欧拉距离超声检测渗透检测无损检测超声损伤管道损伤检测点数学检测结果人工参与重复检测求和检测准确率记录加权

[发明专利]基于离子溅射技术的纳米尺度光学亚表面损伤检测方法-CN201610224159.0在审
发明人：戴一帆;廖文林;解旭辉;徐明进;鹿迎 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-04-12 - 公布日： 2016-08-24 - 主分类号： G01Q60/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离子溅射技术的纳米尺度光学亚表面损伤检测方法，步骤包括：1)对被检测光学元件的表面进行离子束溅射形成斜坡槽，由于光学元件亚表面损伤区域会产生材料的稠密化效应，在后续的离子束溅射过程中材料稠密化的亚表面损伤区域的离子束溅射去除速率将低于其他区域，使得被检测光学元件的亚表面损伤经离子束溅射后暴露在斜坡槽表面并生成与原有亚表面损伤结构相同的凸起纳米结构；2)利用原子力显微镜对斜坡槽内的凸起纳米结构进行测量，确定被检测光学元件的亚表面损伤深度信息。本发明能够测量光学元件亚表面纳米尺度的损伤，检测精度高、便于揭露亚表面损伤和观察。
基于离子溅射技术纳米尺度光学表面损伤检测方法

[发明专利]一种基于Lamb波的多特征参数损伤程度评估方法-CN201910530070.0在审
发明人：王强;孙大彪;薛新宇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G01N29/04 文献下载
摘要：本发明公开了损伤检测技术领域的一种基于Lamb波的多特征参数损伤程度评估方法，旨在解决现有技术中采用手持设备人工检测结构损伤效率不高、时效性不强，采用高灵敏度超声检测设备进行检测成本过于高昂的技术问题。所述方法包括如下步骤：采集获取待检测结构不同损伤程度的Lamb波结构响应信号；提取Lamb波结构响应信号的特征参数；从Lamb波结构响应信号中提取训练样本集和测试样本集；基于遗传‑BP神经网络建立损伤评估模型；利用训练样本集中Lamb波结构响应信号的特征参数对损伤评估模型进行训练；将测试样本集中Lamb波结构响应信号的特征参数输入训练好的损伤评估模型，根据模型输出值评估结构损伤程度。
结构响应信号损伤评估特征参数损伤程度评估多特征参数损伤超声检测设备测试样本集训练样本集测试样本高灵敏度结构损伤评估结构人工检测手持设备损伤检测训练样本时效性检测采集遗传输出

[发明专利]激光诱导熔石英损伤样品缺陷的太赫兹近场检测系统及方法-CN202110874381.6在审
发明人：张振;刘艺;马勇;潘武;肖惠云;冉佳;黄文;郝宏刚;李国军 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G01N21/3581 文献下载
摘要：本发明公开了激光诱导熔石英损伤样品缺陷的太赫兹近场检测系统及方法，包括激光诱导损伤单元和太赫兹近场检测单元；激光诱导损伤单元：激光I发射的激光诱导样品产生损伤；激光II发射的激光照射样品以便通过CCD探测器监视样品表面损伤情况太赫兹近场检测单元：激光源III发射的激光经分束镜II分为泵浦光和探测光；泵浦光经电导天线辐射出太赫兹波、再经斩波器后照射到损伤后的样品的下表面；探测光到达光电导微探针的针尖，用于产生自由载流子，在太赫兹电场的作用下产生光电流；光电导微探针用于检测穿过样品的太赫兹波。本发明可在线直接检测熔石英损伤后缺陷，同时高分辨率表征表层与亚表层的缺陷，能够较准确的标定损伤缺陷位置。
激光诱导石英损伤样品缺陷赫兹近场检测系统方法

[发明专利]一种基于点云和卷积神经网络的桥梁缆索表面损伤快速定位方法-CN202310438776.0在审
发明人：李金珂;王超;李索灵;董云龙;郑鹏飞;李胜利;李攀杰;任越铄;韩京哲 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于点云和卷积神经网络的桥梁缆索表面损伤快速定位方法，属于结构无损检测技术领域，此桥梁缆索损伤检测方法包括以下步骤：标注缆索区域和缆索损伤图片，进行缆索背景去除，利用卷积神经网络实现缆索损伤识别；对于拍摄的缆索图片进行相机空间参数识别，并且进行运动恢复结构运算，得到缆索稀疏三维点云模型，并以此构建密集三维点云模型；对于缆索三维点云模型进行表面三角形网格化建模，用摄影测量法把损伤投影和定位在三维点云模型中；本发明解决了传统方法检测缆索PE护套表面损伤和损伤目标难以定位在整体模型的困难，降低了桥梁缆索损伤检测成本，提升了检测效率和自动化程度。
一种基于云和卷积神经网络桥梁缆索表面损伤快速定位方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的汽车外观自动定损方法及系统-CN201810652213.0有效
发明人：丛建亭 -专利权人：深源恒际科技有限公司
申请日： 2018-06-22 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的汽车外观自动定损方法及系统，手机拍摄事故车辆远/中景照片，并实时对远/中景照片进行车辆与车辆总成部件检测，根据车辆与车辆总成部件检测结果确认用户处于合适的距离内拍摄，提示用户拍摄第1张局部车辆照片；手机继续拍摄事故车辆的细节照片，实时对细节照片中的损伤区域进行检测；当检测到损伤区域时，则提示用户拍摄第1张细节照片；拍摄完成后，继续提示用户靠近拍摄该区域，当再次检测到损伤区域时，则提示用户拍摄第2张细节照片，完成后提交当前损伤单元；后台服务器对手机提交的每组损伤单元进行损伤识别，并对多组损伤单元的识别结果进行融合，得出该事故车辆的损伤详情。
一种基于深度神经网络汽车外观自动方法系统

[发明专利]基于高斯混合模型的疲劳裂纹检测方法及系统-CN202210313510.9有效
发明人：阳劲松;王田天;谢劲松;张小振;田龙桢;李先钧;王钦民 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了基于高斯混合模型的疲劳裂纹检测方法及系统，通过获取监测构件在不同温度工况下的多个检测数据以及对应的裂纹参数；分别提取不同温度工况下的多个检测数据的损伤特征，并所述损伤特征分别构建不同温度工况对应的高斯混合模型；并基于提取不同温度工况下的多个检测数据的损伤特征及其对应的裂纹参数分别构建不同温度工况下的裂纹定量损伤模型；再基于高斯混合模型识别待检测数据的温度工况类别，并使用与温度工况类别对应的裂纹定量损伤模型提取裂纹参数本发明通过构建高斯混合模型来确定监测对象所处的实际工况，再通过实际工况下的裂纹定量损伤模型实现时变环境下的损伤监测，能大大提高损伤监测的准确性和稳定性。
基于混合模型疲劳裂纹检测方法系统

[发明专利]确定脊髓损伤程度及损伤部位的检测系统-CN201010179856.1无效
发明人：秋云海;王立平;申小娟 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2010-05-12 - 公布日： 2010-10-13 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种确定脊髓损伤程度及损伤部位的检测系统，包括激光器、滤波装置、脑电信号采集装置、信号分析系统、显示装置；所述激光器产生的激光束通过滤波装置照射到人体上；所述脑电信号采集装置用于采集人体的脑电信号；所述信号分析系统采用实时信号处理算法对脑电信号进行处理，并输出检测结果；所述显示装置用于显示不同刺激部位的波形及检测结果。所述确定脊髓损伤程度及损伤部位的检测系统只选择性地刺激C纤维，所记录到的信号仅是C纤维刺激相关的激光诱发电位，因此，上述确定脊髓损伤程度及损伤部位的检测系统所记录的信号更为清晰，成分更简单，对脊髓损伤程度及损伤部位的判断也相应更准确可靠
确定脊髓损伤程度部位检测系统

[发明专利]基于纹理特征聚类的机车轮对踏面损伤检测的方法-CN201611050443.7有效
发明人：黎宁;吕洪波;汪成;梅劲松;袁家斌;沈晓东;张兆贵;徐明军 -专利权人：南京航空航天大学;南京拓控信息科技股份有限公司
申请日： 2016-11-24 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于纹理特征聚类的机车轮对踏面损伤检测方法，首先通过踏面图像分块纹理聚类的方法来确定损伤可疑区域，然后利用梯度信息在可疑区域内进行损伤轮廓点检测，根据检测到的损伤轮廓点进一步确定种子点，在此基础上采用基于最大似然估计与原则的区域生长技术对损伤区域进行分割，最后采用基于方向性结构元素的形态学区域合并技术得到最终的损伤检测结果，能够在机车轮对在线检测系统中实现对机车踏面损伤准确、高效地判定，具有较强的实用性和广阔的应用前景。
基于纹理特征机车轮对损伤检测方法

[发明专利]损伤检测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310783518.6在审
发明人：王娅妮;毛蛟龙 -专利权人：西安力传智能技术有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种损伤检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收第一输入，所述第一输入为待检测对象的第一视频图像；响应于所述第一输入，从所述第一视频图像中选取目标图像；接收第二输入，所述第二输入为所述待检测对象的损伤对照图像；响应于所述第二输入，对比所述目标图像和所述损伤对照图像，生成所述待检测对象的损伤检测结果。本发明能够避免检测对待检测对象造成干扰，确保检测数据的准确性。
损伤检测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种导电纤维丝束的损伤检测方法-CN201910013418.9在审
发明人：赵谦;王昆;张立泉;李超;郭洪伟;方允伟;马丹 -专利权人：中材科技股份有限公司
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G01N27/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种导电纤维丝束的损伤检测方法，包括如下步骤：测量预设长度的基准导电纤维丝束的电阻值作为基准阻值；基准导电纤维丝束是指未损伤的导电纤维丝束；测量预设长度的待检测导电纤维丝束的阻值作为待测阻值；基准导电纤维丝束与待检测导电纤维丝束中单丝的电阻率和体积密度均相同；计算待测阻值相对于基准阻值的变化率，根据变化率确定待检测导电纤维丝束的损伤程度。通过计算待测阻值相对于基准阻值的变化率，能够确定待检测导电纤维丝束的损伤程度，使用户能够根据基于电阻变化率表征的待检测导电纤维丝束的损伤程度阻止损伤程度较高的导电纤维丝束进入后续生产流程，防止后续流程制备的复合材料出现损伤率较高
导电纤维丝束损伤变化率检测损伤检测预设测量电阻变化率后续流程生产流程复合材料电阻率损伤率单丝电阻制备

[发明专利]一种基于深度学习的飞机蒙皮表面损伤检测方法及系统-CN202210197322.4在审
发明人：丁萌;吴博尔;许娟;刘浩 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的飞机蒙皮表面损伤检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，主要包括：获取当前采集的飞机蒙皮表面图像；将当前采集的飞机蒙皮表面图像输入到训练好的飞机蒙皮表面损伤检测模型中以进行损伤类别检测以及损伤区域分割；训练好的飞机蒙皮表面损伤检测模型是基于深度学习神经网络和训练数据集确定的；深度学习神经网络包括特征提取网络、注意力模块、多路径多尺度特征融合模块、多路径多尺度特征融合模块、目标检测网络和全卷积分割网络本发明能够对飞机蒙皮表面损伤进行低成本、高效、准确且无损伤检测。
一种基于深度学习飞机蒙皮表面损伤检测方法系统

[发明专利]联合EEMD和近似熵的钢管损伤监控方法-CN201410172628.X有效
发明人：毛永芳;毛明轩;柴毅;王灿;夏立琼;吕建中;张佳敏;李培远;华朋;袁双 -专利权人：重庆大学
申请日： 2014-04-28 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明涉及一种联合EEMD和近似熵的钢管损伤监控系统，目的是能够准确对钢管管内、管外、管端进行全方位的检控，准确判断钢管是否合格，同时显示不合格钢管缺损程度。该装置包括检测采集单元、信号处理单元、判断单元、输出显示单元、报警单元，具体检控步骤为首先用带有多传感器的检测采集单元对钢管的管内、管外、管端全方位的检测与损伤信号采集，然后信号处理单元根据检测与采集结果对要求的损伤信号进行处理，并将处理后的信号发送给损伤判断单元，损伤判断单元将处理信号分析转换成具体的损伤等级信号，最后输出显示单元与报警单元显示输出信号。本发明采用多传感器融合检测，制定了精确地检测步骤，可以有效地对钢管损伤进行监控。
联合 eemd 近似钢管损伤监控方法