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基于AlexNet神经网络的手推式双轨探伤仪超声检测系统研究
被引量：
4
1
作者
王旭华
郑韵娴
+2 位作者
安尚文
黄凤英
吕关仁
《铁道技术监督》
2022年第4期19-24,共6页
针对传统方法对钢轨各部位探伤需要采用不同的探伤设备,效率低,并且无法综合评价钢轨质量的问题,设计可以兼顾钢轨内部伤损(含垂向裂纹)和钢轨表面伤损检测的手推式双轨探伤仪。介绍手推式双轨探伤仪超声检测系统组成、工作原理、探伤...
针对传统方法对钢轨各部位探伤需要采用不同的探伤设备,效率低,并且无法综合评价钢轨质量的问题,设计可以兼顾钢轨内部伤损(含垂向裂纹)和钢轨表面伤损检测的手推式双轨探伤仪。介绍手推式双轨探伤仪超声检测系统组成、工作原理、探伤方法和伤损自动识别方法。详细论述伤损自动识别方法的技术架构、基于无监督聚类的B显数据分割方法和AlexNet神经网络架构,并针对标准样轨4类典型钢轨伤损进行验证。验证结果表明,基于改进的无监督聚类与AlexNet神经网络自动识别算法识别准确率可达90%以上,钢轨伤损图像提取准确率达到98.53%。手推式双轨探伤仪超声检测系统可以同时检测2股钢轨,自动判别伤损,有效识别钢轨伤损特征,较好地解决了现场判读工作量大的问题。
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关键词
钢轨
伤
损
超声波探
伤
伤损自动识别
算法
神经网络
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职称材料
题名
基于AlexNet神经网络的手推式双轨探伤仪超声检测系统研究
被引量：
4
1
作者
王旭华
郑韵娴
安尚文
黄凤英
吕关仁
机构
中国铁路济南局集团有限公司工务部
中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所
北京中铁科新材料技术有限公司
出处
《铁道技术监督》
2022年第4期19-24,共6页
基金
中国国家铁路集团有限公司科研开发计划重点课题(N2020G017)。
文摘
针对传统方法对钢轨各部位探伤需要采用不同的探伤设备,效率低,并且无法综合评价钢轨质量的问题,设计可以兼顾钢轨内部伤损(含垂向裂纹)和钢轨表面伤损检测的手推式双轨探伤仪。介绍手推式双轨探伤仪超声检测系统组成、工作原理、探伤方法和伤损自动识别方法。详细论述伤损自动识别方法的技术架构、基于无监督聚类的B显数据分割方法和AlexNet神经网络架构,并针对标准样轨4类典型钢轨伤损进行验证。验证结果表明,基于改进的无监督聚类与AlexNet神经网络自动识别算法识别准确率可达90%以上,钢轨伤损图像提取准确率达到98.53%。手推式双轨探伤仪超声检测系统可以同时检测2股钢轨,自动判别伤损,有效识别钢轨伤损特征,较好地解决了现场判读工作量大的问题。
关键词
钢轨
伤
损
超声波探
伤
伤损自动识别
算法
神经网络
Keywords
Rail Failure
Ultrasonic Flaw Detection
Flaw Automatic Identification
Unsupervised Clustering Algo⁃rithm
Neural Network
分类号
U213.43 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于AlexNet神经网络的手推式双轨探伤仪超声检测系统研究
王旭华
郑韵娴
安尚文
黄凤英
吕关仁
《铁道技术监督》
2022
4
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