基于改进YOLOv8与语义知识融合的金具缺陷检测方法研究

针对输电线路螺栓金具缺陷检测任务中存在的缺陷样本类间分布不均、缺陷微小特征提取困难等问题,提出基于改进YOLOv8和语义知识融合的输电线路螺栓缺陷检测方法。首先,通过深入分析数据样本中螺栓金具缺陷种类与该螺栓承载金具种类之间的关系,完成语义关联构建工作;之后,在YOLOv8模型Neck部分引入BiFusion和RepBlock模块,增强模型的特征提取能力;其次,使用改进的融合语义知识校正权重的Loss函数,进一步提高训练模型的准确性,减少误检的发生;最后,分别完成基线选取实验、消融实验、超参数调整实验以及对比实验。实验结果表明,相较于Baseline模型,改进YOLOv8方法在平均精确率(mAP)上提升了4.0%,在关键少样本类精确率上提升了24.6%,可有效提高输电线路螺栓金具缺陷检测的效果,该语义关联构建及语义知识融合方法具有一定的泛用性,为输电线路无人机智能巡检领域提供了新的方法支持。

基于声发射的含锚固缺陷节理试样单轴压缩破裂机制研究

锚固缺陷会弱化锚杆对节理岩体的支护效果,为探究锚固缺陷对锚固节理试样的锚固效应,对含不同锚固缺陷的锚固节理试样开展了单轴压缩试验,结合声发射、分布式光纤和DIC监测技术,分析了试样在不同破裂演化阶段时的声发射信息,得到了其破裂前兆特征。研究结果表明:锚固缺陷的存在降低了锚固节理试样的单轴抗压强度、峰值应变和声发射能量释放;在加载后期全长锚固节理试样声发射主频的高、低频信号都出现了增长,锚固缺陷试样主要是声发射主频的高频信号增长,且中间缺陷较端部缺陷会出现更高频段的声发射主频;全长锚固节理试样沿节理发生宏观剪切破坏;中间锚固缺陷试样的锚杆对裂纹控制作用较为迟缓,沿着节理发生宏观拉伸破坏;当锚固缺陷在试样一侧时该侧锚杆的变形大于对称侧,节理尖端的反翼裂纹向锚固缺陷一侧发生偏转并与锚固缺陷贯通,最终导致试样发生失稳破坏。持续高能的声发射能量释放,声发射峰值频率分布主频段增加,峰值频率呈降低趋势,声发射b值整体呈波动降低趋势,可作为试样发生失稳破裂的前兆特征。研究成果可为锚杆在节理裂隙岩体中的支护加固提供参考。

螺栓裂纹缺陷的相控阵超声检测技术综述

螺栓是最常见的紧固件之一,受应力、腐蚀等作用,容易产生裂纹缺陷,可能导致螺栓断裂,所以需要对螺栓进行检测。而相控阵超声检测具有灵敏度高、信噪比高、缺陷易识别等诸多优点,故对螺栓进行检测时首选相控阵检测。基于此,在分析螺栓缺陷的基础上,综述了相控阵检测技术对螺栓检测的方法,可准确检测缺陷,减少事故发生。

基于CNN与SVDD融合的螺栓图像检测方法研究

在传统紧固件质量检测行业中,工人负责对产品合格与否进行质量评估,然而人工检测效率低下、易疲劳、误检率高成为制约紧固件行业智能化的关键问题,针对此问题,该文提出一种卷积神经网络(CNN)与支持向量数据描述法(SVDD)融合的螺栓异常检测模型。首先,图像获取装置通过在全方位设置多个摄像头捕捉螺栓的全表面图像信息,图像输入卷积神经网络逐层提取螺栓图像特征,获取螺栓的中高层特征;然后,SVDD作为异常检测分类器进行螺栓缺陷的识别,针对在线获取螺栓缺陷样本的不足导致的样本不平衡问题,提出采用卷积自编码器建立预训练过程,将学习到的权重迁移到深度SVDD模型上作为初始权重。实验结果表明,相比于其他螺栓检测算法,所提融合模型在自主构造的螺栓侧面图像集、头部图像集和底部图像螺栓集上均可取得较优的识别结果,而且所提算法的时间和空间复杂度控制在一定范围内,具有较好的应用价值和市场推广前景。

基于双注意力机制和级联检测框架的金具螺栓缺陷检测研究

针对传统输电线路金具上的螺栓缺陷检测存在精度低和效率低的问题,提出一种基于双注意力机制和级联检测框架的螺栓缺陷检测模型。首先,构建了螺栓缺陷检测的级联框架并通过基于GridMask图像增广方法实现数据集的扩充;其次,为了提高螺栓缺陷检测精度,提出了基于知识引导的输电线金具检测模型,通过隐式和显示模块的构建,实现第1级金具的检测;然后,将金具检测结果输入到第2级螺栓的缺陷检测网络中,同时提出一种基于双注意力机制的螺栓缺陷检测模型来进行螺栓缺陷检测,通过多尺度注意力模块的设计,融合空间注意力图,实现螺栓全局视野上的特征增强,提高检测的精度;最后,通过实验进行验证,实验结果表明,所提模型的螺栓缺陷检测平均准确度高、检测速度快,具有良好的实用性和鲁棒性,有一定的应用前景。

基于动态监督知识蒸馏的输电线路螺栓缺陷图像分类

螺栓是输电线路中广泛存在的紧固件,其缺陷图像具有类内差异性小、类间差异性大的特性。针对复杂度高且性能优秀的大模型在分析螺栓缺陷图像消耗大量计算资源的问题,将知识蒸馏技术引入到输电线路螺栓缺陷图像分类中,提出了一种基于动态监督知识蒸馏的输电线路螺栓缺陷图像分类方法:在网络输出层采用自适应加权方法,提高小模型学习螺栓缺陷标签的准确性;在网络隐藏层进行注意力转移,提高小模型螺栓特征的表达能力;将网络输出层的自适应加权方法与网络隐藏层的注意力转移机制相结合,以充分提高小模型的螺栓缺陷分类能力。最后通过自建螺栓缺陷图像分类数据集验证了大模型利用所提蒸馏方法指导小模型训练的有效性,实验结果表明:小模型的分类准确率提高了2.17%,小模型与大模型的分类准确率只差0.63%,且小模型的参数量仅为大模型参数量的7.8%。研究实现了螺栓缺陷的高效分类,达到了精度与资源消耗的平衡。

一种基于导波技术检测锚杆长度及缺陷的新方法

分析了自由钢杆与置于土壤中钢杆的频散曲线,并利用所建立的试验系统,采用导波技术,对上述两种锚杆的长度进行了检测。结果表明,频散曲线可以作为导波检测的理论指导,利用频散曲线选择合适的频率范围,通过激励纵向轴对称L(0,1)模态的导波可有效地检测锚杆长度;与置于空气中锚杆相比,置于土壤中锚杆的端面回波的信号幅度有所衰减,并且利用L(0,1)模态实现了对埋于土壤中锚杆缺陷的检测。

基于深度学习的高铁接触网顶紧螺栓的缺陷检测

针对高铁接触网顶紧螺栓目标小、缺陷检测困难的问题,提出一种基于深度学习的顶紧螺栓缺陷检测方法。根据4C检测车拍摄的高铁接触网图片(大小为6600*4400 pixels),首先对特征信息更多的斜撑套筒进行定位,采用TDM模块与SSD相结合的算法提升算法对小目标的检测精度,并通过改变默认框的尺寸以得到更好的检测精度和速度;然后利用DeepLab v3 plus算法对顶紧螺栓部分进行语义分割;最后提出一种阈值法对顶紧螺栓的缺陷情况进行判别。为满足实际工程的速度需求,对训练好的模型进行优化。实验结果表明:相较于经典的SSD,本文改进的SSD方法对斜撑套筒的定位精度和速度都有提升;对于6600*4400 pixels的原始样本,本文提出的顶紧螺栓缺陷检测方法精度上达到95.9%,速度达到17.9 fps。

全长黏结型锚杆高频超声导波检测应用研究

分析高频纵向轴对称超声导波在全长黏结型锚杆中传播的特性。在不同频率范围内,锚杆中同一模态的衰减特性及速度差别较大。理论上,在1 MHz以上,高阶纵向轴对称模态在特定频率下的轴向位移集中于杆中心,衰减最小,且能量速度最大,可用于全长黏结型锚杆的质量检测。同时建立实验系统,在1.13～2.85 MHz频率范围内对直径φ22 mm、长度1 m的埋于水泥中的无缺陷锚杆进行了频率扫描,并根据实验结果做出第一次端面回波速度和幅值随频率变化曲线,分别与理论能量速度频散曲线和衰减频散曲线相吻合,并且对埋于水泥中带单缺陷锚杆进行导波检测。研究结果表明导波可用于锚杆长度检测及缺陷定位。最后,将此规律应用于在直径为φ18 mm,长度为2 m的锚杆工程现场检测,检测结果较为理想,验证高频超声导波可以应用于全长黏结型锚杆的无损检测。

采用DETR与先验知识融合的输电线路螺栓缺陷检测方法

为了解决深度学习模型无法学习螺栓目标的先验知识、仅通过视觉特征难以快速准确定位其缺陷以及螺栓缺陷样本数量有限、类别不平衡的问题,提出了将深度学习模型与螺栓先验知识相结合的方法。选取端到端目标检测(DETR)为基线模型,设计并实现了一种采用DETR与先验知识融合的改进DETR模型。首先,利用视觉-知识注意力模块将螺栓图像的视觉特征与螺栓先验知识有机融合,获得螺栓对应的增强视觉特征;然后,将增强视觉特征送入基于Transformer编码-解码结构的DETR模型框架中对螺栓目标进行识别与分类;最后,针对螺栓危急缺陷样本少及样本不平衡的问题,引入类增量学习损失函数(CILLF)来增强模型的鉴别能力,缓解螺栓缺陷样本间长尾分布问题。仿真实验结果表明:改进DETR模型在输电线路螺栓缺陷样本上的mAP相较于基线模型DETR提升了2.8个百分点;相较于主流Faster R-CNN,YOLOv5l模型,改进DETR模型在长尾分布下螺栓缺陷样本少的类别图像上的检测效果提升尤为显著。

船用柴油机活塞连接螺栓断裂失效分析

采用光学显微镜、扫描电镜和能谱分析等检测手段对船用柴油机活塞头和活塞裙的连接螺栓断裂原因进行了分析。结果表明：该连接螺栓的断裂属多疲劳源引起的疲劳断裂,疲劳源均位于螺纹牙根表面,是由车削螺纹表面加工精度不高而引起的；此外,显微组织中网状、块状铁素体的存在以及螺纹表层脱碳使连接螺栓疲劳强度下降也是造成断裂的重要原因。

基于多任务级联的动车裙板螺栓缺陷检测算法

为了提高动车检修效率和准确性,设计了一种基于多任务级联的动车裙板螺栓缺陷检测算法。首先结合螺栓缺陷特征的先验知识,在YOLOv3的基础上引入注意力机制,采用通道级拼接方式引入螺栓的边缘特征图,引导检测网络学习鲁棒的螺栓缺陷特征,检测螺栓是否缺失;然后对螺栓局部区域进行语义分割,获得防松标记线信息,并基于这些信息判断是否存在螺栓松动和标记线缺失等缺陷。实验结果表明,该检测算法显著提升了动车裙板螺栓缺陷的检测性能,与YOLOv3相比,平均准确率提升11.3%,平均召回率提升13.6%。

锚杆声波反射法质量检测的模拟试验研究

为了研究锚杆锚固质量声波反射法检测时锚固体中的声波传播规律,进行了不同长度完整锚杆与缺陷锚杆的模型试验。对于完整锚杆,随着锚杆长度的增加,响应波形规则性越好,底端反射波幅值逐渐减小,反射波的能量衰减随之增大。对于有缺陷的锚杆,在缺陷位置处的波形出现畸变,波形变得不规则,呈缓慢衰减或间歇增强后衰减形态,当锚杆长度不同或缺陷位置不同时,测试曲线表现出不同的波形特征。锚固体固结波速随锚杆长度增加而减小,缺陷增大而增大,但是变化幅度较小,一般在4 200-4 400 m/s范围内。

吐丝机螺栓断裂的失效分析

采用化学成分分析、宏观和微观检验、金相组织分析和力学性能测定等方法分析了吐丝机用高强度螺栓发生断裂的原因。结果表明,由于机加工不当而在螺纹根部产生表面缺陷,并且这些表面缺陷周围在随后的热处理过程中发生全脱碳,大大降低了螺栓的疲劳强度,导致螺栓在使用过程中早期疲劳断裂。

45#钢螺栓表面线状缺陷分析

针对45#钢螺栓表面线状缺陷进行了低倍、金相、电子探针等检测分析,结果表明,线状缺陷由大型夹渣造成,其主要成分为SiO2、CaO、Al2O3、Na2O,系连铸过程中酸性钢水中包覆盖剂卷入所致。

锦屏二级水电站地下厂房岩壁吊车梁设计与施工

锦屏二级水电站地下厂房岩壁吊车梁采用刚体极限平衡法设计,有限单元法复核,验证了岩壁吊车梁设计参数的合理性。针对锦屏二级水电站地下厂房地应力高、地质条件复杂、陡倾角裂隙发育的特点,从设计角度提出了对岩壁吊车梁施工技术和缺陷处理的具体要求,并对负荷试验前后的监测成果进行分析,验证了设计方法和结构措施的合理性。监测成果表明,岩壁吊车梁能够满足生产运行安全的要求。

转炉连接螺栓断裂分析

分析了炼钢转炉托圈连接螺栓早期断裂的原因。结果表明 ,开裂起源于加工时变截面过渡圆角的尖刀痕 ,经短程疲劳扩展后发生脆断。螺栓脆断是由于严重的冶金缺陷及组织不良 ,导致材料性能恶化。重新热处理后获得了良好的综合性能。

汽轮机高压外缸结合面双头螺栓断裂分析

某电厂汽轮机高压外缸结合面双头20Cr1Mo1VTiB钢螺栓在安装时发生断裂,通过断口分析、化学成分分析、金相检验以及力学性能测试等方法对螺栓的断裂原因进行了分析。结果表明:该螺栓钢存在严重的显微组织缺陷,力学性能指标不符合技术条件要求,减弱了螺栓的承载能力,螺纹处的应力集中效应会加剧螺栓的缺口敏感性,导致螺栓在安装时于螺纹处发生脆性断裂。

两起典型红外发热缺陷案例分析及处理

红外测温技术是电力设备状态检修、带电检测的重要技术手段,具有不接触、不取样、不停电且准确、便捷、直观的优点。其中,接头接触不良、螺栓紧固不牢是红外测温发现的主要问题,然而目前对此类缺陷普遍缺乏重视,难以及时消缺。文中根据2起典型案例分析介绍此类缺陷的产生原因以及处理方法,为此类缺陷的检修工作提供参考。

冷凝塔地脚螺栓断裂失效分析

通过宏观、化学成分、金相、断口与能谱分析等方法,对冷凝塔地脚螺栓的断裂进行了失效分析。结果表明:螺栓在服役2 a后就发生了断裂,主要是因为螺栓加工不良和钢中存在严重的偏析与夹杂物等冶金缺陷;在交变拉应力作用下,使得螺栓在螺纹沟处发生脆性疲劳断裂。