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不同温度下管道的电磁超声检测研究: 1; 作者别尔兰·贾纳依汗宋伟 +1 位作者陈思宇王晓磊《机械设计与制造》北大核心 2025年第3期135-141,147,共8页; 现如今,电磁超声已应用于厚度检测、应力测量、缺陷检测等领域,并因其非接触耦合的特性,能够有效克服压电超声高温检测中遇到的困难。这里建立了铁磁性管道电磁超声检测过程数值分析模型,并分析了超声波的激发及其传播过程。设计搭建了... 展开更多; 关键词管道电磁超声数值模拟洛伦兹力磁致伸缩; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进YOLOv5的工业产品表面缺陷检测方法: 2; 作者刘兆英陈志远 +2 位作者张婷时亚南陈迎春《郑州大学学报(工学版)》北大核心 2025年第5期18-25,共8页; 针对工业场景下资源受限且表面缺陷图像对比度低的问题,提出了一种改进YOLOv5的工业产品表面缺陷检测方法。首先,在骨干网络中引入感受野增强模块,用于从不同层次的感受野提取更丰富的视觉特征;其次,在特征融合网络中添加混洗注意力模块... 展开更多; 关键词表面缺陷检测计算机视觉多尺度特征提取注意力机制解耦检测头; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进YOLOv5n的管道DR缺陷图像检测方法被引量：3: 3; 作者时亚南陈志远 +5 位作者刘兆英陈迎春张婷范效礼苗锐叶伟《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期366-372,共7页; 近年来,数字射线成像技术(digital radiography,DR)由于其独有优势已被广泛应用于工业管道无损检测。为提高管道DR缺陷图像检测精度,提出了一种改进的YOLOv5n管道DR缺陷图像检测方法。该方法有两点贡献,针对目标检测网络中分类和回归两... 展开更多; 关键词缺陷图像检测目标检测解耦检测头轻量化模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像缺陷图像检测方法: 4; 作者时亚南马聪 +4 位作者张婷陈迎春刘兆英范效礼苗锐《科学技术与工程》北大核心 2024年第6期2444-2452,共9页; 为提高管道缺陷图像检测的准确率,提出了一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像(digital radiography, DR)缺陷图像检测模型。该模型针对管道DR缺陷图像数据少、目标少等特点,从以下三个方面进行改进。首先,在骨干网络设计方面,使用S... 展开更多; 关键词目标检测管道数字射线成像缺陷图像 Swin transformer 注意力机制后处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

电站锅炉过热器T91钢管爆管原因: 5; 作者别尔兰·贾纳依汗陈思宇李兆宇《机械工程材料》北大核心 2025年第2期112-118,共7页; 某电厂服役79583 h的锅炉过热器T91钢管发生爆管。采用宏观形貌观察、金相检验、能谱分析、化学成分分析、硬度测试、断口形貌观察等方法分析了爆管原因。结果表明,T91钢管因长时过热与短时过热共同作用导致的复合过热而发生爆管。该电... 展开更多; 关键词 T91钢电站锅炉过热器爆管复合过热; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不同温度下管道的电磁超声检测研究: 1; 作者别尔兰·贾纳依汗宋伟陈思宇王晓磊; 机构新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院浙江大学化工机械研究所新疆特种设备检测技术研究重点实验室; 出处《机械设计与制造》北大核心 2025年第3期135-141,147,共8页; 基金新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2020D01B49) 新疆维吾尔自治区市场监督管理局科技计划项目(S2021011097)。; 文摘现如今,电磁超声已应用于厚度检测、应力测量、缺陷检测等领域,并因其非接触耦合的特性,能够有效克服压电超声高温检测中遇到的困难。这里建立了铁磁性管道电磁超声检测过程数值分析模型,并分析了超声波的激发及其传播过程。设计搭建了基于电磁超声探头检测的可控温实验平台,选用sym8小波函数对实验数据开展五层小波分解,并进行单支重构。通过对比回波特征,验证了数值分析模型的准确性。结果表明,在一定温度范围内,所选用的铁磁性管道工件可以通过配置的电磁超声探头准确测定其厚度。; 关键词管道电磁超声数值模拟洛伦兹力磁致伸缩; Keywords Pipeline EMAT Numerical Simulation Lorentz Force Magnetostriction; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TB552 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进YOLOv5的工业产品表面缺陷检测方法: 2; 作者刘兆英陈志远张婷时亚南陈迎春; 机构北京工业大学计算机学院新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院新疆特种设备检测技术研究重点实验室北京工业大学建筑工程学院; 出处《郑州大学学报(工学版)》北大核心 2025年第5期18-25,共8页; 基金新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2023D01A22) 国家市场监管总局科技计划项目(2021MK119)的支持。; 文摘针对工业场景下资源受限且表面缺陷图像对比度低的问题,提出了一种改进YOLOv5的工业产品表面缺陷检测方法。首先,在骨干网络中引入感受野增强模块,用于从不同层次的感受野提取更丰富的视觉特征;其次,在特征融合网络中添加混洗注意力模块,更有效地对不同维度的特征图进行融合;最后,采取了任务解耦检测头,使分类和回归两个任务采用相互独立的网络进行预测,降低彼此的干扰,提升检测精度。实验结果表明:该网络的参数量和计算量均低于YOLOX、YOLOv7、deformable DETR等模型,且在管道数字射线(DR)缺陷图像数据集PDD和NEU-DET数据集上,mAP@0.5分别提高2.23百分点和2.99百分点,兼顾了工业场景下对缺陷检测实时性和精确性的要求。; 关键词表面缺陷检测计算机视觉多尺度特征提取注意力机制解耦检测头; Keywords surface defect detection computer vision multi-scale feature extraction attention mechanism decoupling detection head; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进YOLOv5n的管道DR缺陷图像检测方法被引量：3: 3; 作者时亚南陈志远刘兆英陈迎春张婷范效礼苗锐叶伟; 机构新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院新疆特种设备检测技术研究重点实验室北京工业大学信息学部北京工业大学城市建设学部; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期366-372,共7页; 基金新疆维吾尔自治区自然科学基金(2023D01A22) 国家市场监管总局科技计划项目(2021MK119) +1 种基金北京工业大学交叉科学研究院(2021020101)。; 文摘近年来,数字射线成像技术(digital radiography,DR)由于其独有优势已被广泛应用于工业管道无损检测。为提高管道DR缺陷图像检测精度,提出了一种改进的YOLOv5n管道DR缺陷图像检测方法。该方法有两点贡献,针对目标检测网络中分类和回归两个任务存在冲突的问题,设计了任务独立解耦检测头,通过分别为两类任务构建独立的特征图实现解耦。为了缓解解耦检测头模块带来的参数量增加问题,引入了轻量化的深度可分离卷积替代标准卷积,在保证精度的同时,减少模型参数量。实验结果表明,在管道缺陷数据集上,该方法的mAP@0.5比YOLOv5n提高0.9个百分点。与YOLOv4、Faster-RCNN和SSD等其他几种目标检测模型的对比实验表明,该方法在mAP@0.5、参数量和计算量上都达到最优,有效提高了管道DR缺陷图像检测的性能。; 关键词缺陷图像检测目标检测解耦检测头轻量化模型; Keywords defect image detection target detection decoupling detection head lightweight model; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像缺陷图像检测方法: 4; 作者时亚南马聪张婷陈迎春刘兆英范效礼苗锐; 机构新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院新疆特种设备检测技术研究重点实验室北京工业大学信息学部北京工业大学城市建设学部; 出处《科学技术与工程》北大核心 2024年第6期2444-2452,共9页; 基金新疆维吾尔自治区科技厅面上基金(2023D01A22) 国家自然科学基金(62166002,62176009) +2 种基金北京工业大学国际科研合作种子基金(2021A01)。; 文摘为提高管道缺陷图像检测的准确率,提出了一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像(digital radiography, DR)缺陷图像检测模型。该模型针对管道DR缺陷图像数据少、目标少等特点,从以下三个方面进行改进。首先,在骨干网络设计方面,使用Swin transformer代替VGG16作为主干网络,在提高特征提取能力的同时减少主干网络参数量。其次,针对管道DR缺陷图像目标数量较少而易受背景干扰问题,通过在主干网络与特征融合阶段之间加入全局注意力模块来强化模型对重要特征的关注,从而提高检测性能。最后,在后处理阶段,针对传统的非最大值抑制算法直接去除非最好预测框问题,使用软非最大值抑制算法以更合理的方式去除非最优预测框。结果表明:该方法能够有效实现管道DR缺陷图像的检测,并且相比于其他4种常用的目标检测模型,提出的模型可以有效提升管道DR缺陷图像检测的准确率,研究结果可为DR缺陷图像检测提供技术支撑。; 关键词目标检测管道数字射线成像缺陷图像 Swin transformer 注意力机制后处理; Keywords object detection pipeline defect image feature extraction attention scheme post-processing; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电站锅炉过热器T91钢管爆管原因: 5; 作者别尔兰·贾纳依汗陈思宇李兆宇; 机构招商新疆特种设备检验技术研究院有限公司新疆特种设备检测技术研究重点实验室国网新疆电力有限公司电力科学研究院; 出处《机械工程材料》北大核心 2025年第2期112-118,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2021YFC3001805)。; 文摘某电厂服役79583 h的锅炉过热器T91钢管发生爆管。采用宏观形貌观察、金相检验、能谱分析、化学成分分析、硬度测试、断口形貌观察等方法分析了爆管原因。结果表明,T91钢管因长时过热与短时过热共同作用导致的复合过热而发生爆管。该电厂发电机组长期参与国家电网调峰调频,使机组负荷大幅波动,引起超温运行,造成钢管组织老化、力学性能下降,负荷波动产生的交变应力使氧化皮脱落,导致管道内局部堵塞,管内压力骤增,触发局部超温,最终引发爆管。建议合理分配热负荷,确保燃料均匀分布,避免局部过热现象,同时定期检查锅炉管道的温度分布和材料状态,从而有效防止爆管。; 关键词 T91钢电站锅炉过热器爆管复合过热; Keywords T91 steel power station boiler superheater burst pipe composite overheating; 分类号 TG174.32 [金属学及工艺—金属表面处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	不同温度下管道的电磁超声检测研究	别尔兰·贾纳依汗宋伟陈思宇王晓磊	《机械设计与制造》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进YOLOv5的工业产品表面缺陷检测方法	刘兆英陈志远张婷时亚南陈迎春	《郑州大学学报(工学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进YOLOv5n的管道DR缺陷图像检测方法	时亚南陈志远刘兆英陈迎春张婷范效礼苗锐叶伟	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像缺陷图像检测方法	时亚南马聪张婷陈迎春刘兆英范效礼苗锐	《科学技术与工程》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	电站锅炉过热器T91钢管爆管原因	别尔兰·贾纳依汗陈思宇李兆宇	《机械工程材料》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料