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871.
基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素;裂缝检测模型集成于机器人平台,从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此,从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先,回顾了深度学习的发展历程,重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着,详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法,包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后,对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后,总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明:基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类,而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取;由于像素级标注的成本和专业性高,大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏,致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差;目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价,缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系,无法对不同模型的性能进行平行比较;目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人,提高裂缝检测机器人的多场景适应性,并降低其应用成本是未来的发展方向。 相似文献
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873.
874.
针对薄板分段车间的焊接装备复杂化程度高、焊接作业监控困难、焊接信息反馈不及时等问题,研究薄板分段车间T型梁焊接机器人的工艺流程和工艺参数,开发一种基于对象链接与嵌入过程控制的统一架构[OLE(Object Linking and Embedding)for Process Control Unified Architecture,OPC UA]技术的T型梁焊接机器人在线监测系统。该系统主要对T型梁焊接机器人的生产进度、设备运行状态和中间产品质量等进行在线监测,实现数据实时采集和生产过程监控与分析等功能,可消除设备之间的信息孤岛现象,实现车间生产透明化,提高生产效率,确保焊接质量。 相似文献
875.
为了给解决耐候钢桥在应用和发展中所面临的腐蚀问题提供理论方法与对策,针对耐候钢在大气环境中的腐蚀损伤演化特性,通过编制MATLAB程序,建立了基于三维元胞自动机技术的耐候钢焊接节点大气腐蚀经时演化模型。该模型根据耐候钢在大气腐蚀过程中发生的化学反应,将大气腐蚀系统中的关键元素抽象成4种元胞类型,并离散成元胞网格。对母材和焊缝分别定义了不同的元胞邻居类型,模拟了耐候钢焊接节点代表性体元在介观尺度上的腐蚀演化过程,并通过大气暴露试验验证了所提出方法的可行性和有效性,揭示了耐候钢焊接节点腐蚀动力学及蚀坑演化规律,分析了溶解氧浓度和溶解概率对腐蚀损伤的影响。在此基础上提出了耐候钢大气腐蚀经时演化预测方法。研究结果表明:所提出的耐候钢焊接节点经时演化模型稳定可靠,演化规律合理,当时间尺度和空间尺度分别设置为0.2年和100μm时,模拟结果与大气暴露试验数据吻合良好;耐候钢焊接节点的腐蚀损伤主要由溶解概率和溶解氧浓度决定,平均腐蚀深度随溶解概率和溶解氧浓度的增加而增大。所提出的耐候钢大气腐蚀演化预测方法能够较为准确地再现研究对象的大气腐蚀过程,描述和识别研究对象在大气中的腐蚀动力学、腐蚀形态和蚀坑... 相似文献
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