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公开(公告)号：CN119780215A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411853843.6
申请日：2024-12-16
Applicant: 清华大学
IPC: G01N27/90 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出一种快速运动中薄板材料缺陷尺寸量化和运动工况检测方法，该方法包括获取不同运动速度、提离距离及缺陷尺寸的实验薄板材料的缺陷的两轴动生涡流信号，两轴动生涡流信号包括平行和垂直动生涡流信号，以获得多种特征参数进而构建样本数据集；基于神经网络构建量化检测模型，量化检测模型中平行向特征参数输入模块经第一量化检测模块与融合模块连接，垂直向特征参数输入模块经第二量化检测模块与融合模块连接，两个量化检测模块的输出均包括运动速度、提离距离和缺陷尺寸；训练该模型得到目标量化检测模型；获取待量化的目标薄板材料的缺陷的目标两轴动生涡流信号，利用目标量化检测模型输出目标薄板材料的缺陷尺寸、运动速度和提离距离。
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公开(公告)号：CN119757463A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411836032.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 清华大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本申请提出一种基于锁相红外热成像的换流阀绝缘材料缺陷检测方法，包括：获取时间段T内换流阀的输出功率曲线，并对其进行傅里叶变换，得到频谱图；选取频谱图的峰值点，并计算峰宽；获取时间段T0内的换流阀绝缘材料温度图像，将其转化为灰度图，并进行非局部均值滤波处理，得到时变灰度序列图像；基于峰值点和峰宽设定锁相频率；在设定的锁相频率处对时变灰度序列图像进行傅里叶变换，得到相位图；利用Sobel算子处理相位图，得到换流阀绝缘材料的梯度方向图和边缘检测图；重复上述步骤，获取多张边缘检测图进行对比，标记多张图片中的重复点，得到换流阀绝缘材料缺陷定位图。采用上述方案的本申请实现了对换流阀绝缘材料缺陷的快速识别和精确定位。
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公开(公告)号：CN119756148A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411968399.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 清华大学
IPC: G01B7/06
Abstract: 本申请提出一种基于涡流检测的金属构件厚度测量方法，包括：搭建同轴一激励两接收线圈的涡流传感器，构成两对提离距离不同的激励‑接收线圈单元，通过扫频涡流模式测量金属构件的涡流响应信号；计算响应信号的均值，并通过与均值做差得到差分互感响应曲线，分析曲线交叉点对应的频率和互感值；建立涡流响应解析理论模型，设置金属构件的电磁参数和传感器的几何参数；将交叉点的频率和互感值输入解析模型，将金属构件的厚度测量问题转化为最小二乘优化问题，使用改进的Newton迭代算法反演厚度，直至满足收敛条件，最终输出金属构件的厚度测量结果。该方法能够实现金属构件厚度的精确测量，且不受提离距离波动变化的影响。
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公开(公告)号：CN118565597A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410787693.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 清华大学
IPC: G01G1/42
Abstract: 本申请涉及精密电磁测量技术领域，特别涉及一种双线圈电流调控的功率天平温度补偿方法及装置，其中，方法包括：获取功率天平磁体系统的尺寸；在尺寸大于预设尺寸极小值的情况下，计算通电线圈对功率天平铰链系统作用力的最大值，并判断作用力的最大值是否小于预设数值；如果作用力的最大值小于预设数值，则通过双线圈电流调控调节功率天平的电流，获得恒定的双线圈发热功率，以利用双线圈发热功率补偿功率天平的温度。由此，解决了相关技术中，无法消除通电线圈周期性发热对测量不确定度的影响，实现方法相当复杂，难以解决功率天平磁体系统温度有效补偿等问题。
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公开(公告)号：CN117517478A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311455641.1
申请日：2023-11-03
Abstract: 本发明公开一种钢轨轨腰埋藏缺陷埋深量化方法、系统及设备，涉及无损检测领域。本发明首先以所激发SH导波的SH0、SH1、SH2模态为研究对象，获得不同模态导波的频散曲线；然后计算不同导波阶次的位移场和能量场归一化分布情况，获得缺陷在不同法向偏移下所反射导波能量的对应关系，进而获得各个模态导波的归一化E‑s曲线；再通过计算等能量点的位置与不同模态导波的比阶系数Groc之间的关系，对照Groc‑s曲线图即可确定埋藏缺陷的法向偏移量s。本发明可以作为超声导波钢轨缺陷量化技术的重要补充，能够在无缺陷基线信号的情况下实现对埋藏缺陷法向偏移的深度量化和高精度评估，尤其适用于轨网埋藏缺陷的无损检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116430864A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310376253.8
申请日：2023-04-10
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02 , F16L55/28 , F16L55/32 , F16L101/30
Abstract: 本发明公开了一种管道内轮式自爬行机器人差速过弯方法及装置，该方法包括：以水平方向为基准方向，记录机器人进入管道时各支撑臂的初始姿态角；测量轮式机器人直管管段行进时相对初始姿态的横滚角，测量机器人直管管段时每一个支撑臂上驱动轮消耗的功率，记录该功率经过低通滤波器后的功率；根据所测角度与功率计算机器人所受水平方向合力；若机器人水平方向合力超过阈值，则将机器人所受水平方向合力输入控制器，控制器以预先设定好的的控制规则计算驱动轮差速控制量；控制机器人左右两侧与管壁接触的驱动轮差速运行。本发明可以快速简单的实现轮式管道机器人转弯，并且对不同尺寸弯头具有良好的适应能力。
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公开(公告)号：CN111089896B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201911280680.6
申请日：2019-12-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种磁激各向同性缺陷轮廓成像装置及成像方法，其中，该装置包括：永磁体置于待检测构件上方，磁传感器阵列置于待检测构件与永磁体之间，用于拾取磁场信号；永磁体和磁传感器阵列升降控制模块用于控制永磁体和磁传感器阵列进行升降，调整永磁体和磁传感器阵列与待检测构件的距离；扫查驱动模块用于控制缺陷轮廓成像装置在待检测构件表面移动；数据采集模块用于采集磁传感器阵列拾取的磁场信号；数据分析及成像模块与数据采集模块通信连接用于对数据采集模块采集的磁场信号进行分析，并对待检测构件的缺陷轮廓进行成像。该装置可对金属构件表面缺陷进行全方向检测，通过检测磁场法向分量可直接对缺陷开口轮廓真实等比成像。
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公开(公告)号：CN108615234B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201810354589.3
申请日：2018-04-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于漏磁信号的缺陷轮廓反演方法，包括：获取待求解的目标缺陷漏磁信号；通过边缘检测得到目标缺陷漏磁信号对应的缺陷开口轮廓形状；得到N个沿垂直于磁化方向排列的矩形；构成N个长方体的子缺陷；获取各子缺陷对应的缺陷漏磁信号；对各子缺陷对应的缺陷漏磁信号进行位移变换操作；得到在当前预测深度序列下的预测缺陷漏磁信号；获取预测缺陷漏磁信号与目标缺陷漏磁信号的误差，且在误差大于或等于预设阈值时，更新当前预测深度序列，并返回步骤S5继续迭代，否则停止迭代，当前预测深度序列作为最终反演的缺陷深度序列；得到最终反演的缺陷轮廓。该方法大大减少了计算时间，具有计算模型简单，计算速度快、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN111751440A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010556179.4
申请日：2020-06-17
Applicant: 清华大学
IPC: G01N27/82
Abstract: 本申请公开了一种钢材缺陷内外磁扰动综合检测装置及检测方法，其中，装置包括：磁化器，磁化器包括磁化源和磁轭，以放置于样品表面后，用于产生适用于内外扰动综合检测的典型磁场；双排磁传感器，用于采集内、外磁扰动数据；主控机箱，用于对内、外磁扰动数据进行预处理，将处理后的数据进行存储；扫查轮，用于在进行扫查转动时，产生采样触发脉冲，以使主控机箱工作；上位机，用于对主控机箱上传的数据进行处理分析，从而对缺陷量化分析，得到缺陷量化分析结果。本申请实施例结构简单、操作容易、能耗低，可实现对全方向缺陷的精准检出，综合内外扰动数据，使得缺陷三维反演更加精确。
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公开(公告)号：CN107741454B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710784842.4
申请日：2017-09-04
Applicant: 清华大学
IPC: G01N27/83
Abstract: 本发明公开了一种基于法向分量的伪三维漏磁信号缺陷轮廓识别方法，包括：从待测试件中选取识别区域；对检测数据进行过滤处理，得到漏磁信号法向分量；通过水平差分信号与第一预设倍数相乘得到伪漏磁信号水平分量；通过垂直差分信号与第二预设倍数相乘得到伪漏磁信号垂直分量；将漏磁信号法向分量、伪漏磁信号水平分量和伪漏磁信号垂直分量进行伪三维漏磁信号合成操作，得到合成漏磁信号；选取预设阈值，得到缺陷识别轮廓。该方法可以从漏磁信号的法向分量中衍生出漏磁信号水平分量和漏磁信号垂直分量的近似值，进而构建伪三维漏磁信号实现缺陷轮廓识别，相较于传统的一维漏磁信号缺陷轮廓识别，具有更高的求解精度和更好的识别效果。
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