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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN109828026A
(43)申请公布日2019.05.31
(21)申请号201910113259.X
(22)申请日2019.02.13
(71)申请人汕头大学
地址515000广东省汕头市大学路243号
(72)发明人吴福培魏亚辉李庆华郭家华
陈伟张定成郑燕峰
(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限
公司44202
代理人周增元曹江
(51)Int.Cl.
G01N29/06(2006.01)
G01N29/44(2006.01)
权利要求书2页说明书4页附图2页
(54)发明名称
一种高速轨道缺陷并行超声波成像检测及
其智能学习方法
(57)摘要
本发明公开一种基于超声波成像的高速轨
道缺陷并行检测及其智能学习方法,主要包括高
速轨道伤损并行检测和智能参数学习两部分。高
速轨道伤损检测主要是利用伤损所在区域、伤损
形状特征、伤损颜色、伤损大小、以及伤损所在位
置、伤损所占区域比例、伤损离散程度等,构建数
学模型,并根据其内在逻辑关系设计检测算法,
通过主线程与分线程进行合理布局,针对各个伤
损及时进行多线程并行运算。智能学习是针对不
同的伤损模块,进行模糊学习,优化接头面积最
小阈值、接头高占比最小阈值、核伤面积最小阈
值、红色水平裂距离最高阈值、上下裂距离最低
A
6阈值、延长下裂长度最低阈值、轨底横裂与接头
2
0距离最低阈值等关键筛选参数,使其性能不断提
8
2
8升,增强系统的鲁棒性,适应不同环境下,高准确
9
0
1率的要求。
N
C
权利要求书
CN109828026A1/2页
1.一种基于超声波成像的高速轨道缺陷并行超声波成像检测方法,其特征在于,包括:
接头的检测:所述接头为红、绿、蓝三种颜色的超声成像,具有最小面积阈值,在轨头区
域高占比具有最低阈值;
焊筋的检测:所述焊筋为红色、蓝色超声成像,具有最小面积阈值;
核伤检测:包括红色核伤、绿色核伤、蓝色核伤,其通过通道分离得到伤损图像,同时具
有最小面积阈值;
红色水平裂的检测:所述红色水平裂是单色组成,需进行通道分离得到伤损图像,伤损
倾斜角度为零,伤损和螺孔成像位置之间有最高距离阈值,
蓝色螺孔上下裂、绿色螺孔上下裂的检测:所述蓝色螺孔上下裂、绿色螺孔上下裂均为
单色组成,需进行通道分离,上裂和螺孔成像之间水平距离Δx大于上裂和螺孔成像之间的
垂直距离Δy,即(ΔxΔy);下裂和螺孔成像之间的垂直距离Δy大于下裂和螺孔成像之间
的水平距离Δx,即(ΔxΔy);
蓝色螺孔延长下裂、绿色螺孔延长下裂的检测,所述蓝色螺孔延长下裂、绿色螺孔延长
下裂均为单色成像,需进行通道分离得到伤损图像,延长下裂长度有最低阈值;
蓝色螺孔倒打下裂、绿色螺孔倒打下裂的检测,所述蓝色螺孔倒打下裂、绿色螺孔倒打
下裂均为单色成像,与接头的水平距离有最高阈值;
轨底横裂的检测,所述轨底横裂为蓝、绿双色成像,成像结果为“八”字型;
轨底纵列检测:所述轨底纵列为红色单色成像,轨底纵列为倾斜角度为0度,长度有最
低阈值;
所述红色水平裂、绿色螺孔上下裂、蓝色螺孔上下裂、绿色螺孔延长下裂、蓝色螺孔延
长下裂、绿色螺孔倒打下裂、蓝色螺孔倒打下裂通过线程拆分进行多线程并行检测;所述轨
底横裂、轨底纵列通过线程拆分进行多线程并行检测。
2.一种基于超声波成像的高速轨道缺陷并行检测的智能学习方法,其特征在于,包括
以下步骤:
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