作者：马腾,高致远,张路加,王达磊 单位：上海市公路管理处;上海市公路学会 出版：《上海公路》2019年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSHGL2019030130 DOC编号：DOCSHGL2019030139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《铝合金结构疲劳裂纹监测研究》PDF+DOC2015年第12期 冯璐璐,李全通,焦胜博,张海涛 《基于声发射/机器视觉的再制造曲轴弯曲疲劳裂纹监测》PDF+DOC2015年第06期 刘慎水,董丽虹,王海斗,薛楠,李国禄 《基于声发射技术的钢桥面板疲劳损伤监测与评估》PDF+DOC2020年第01期 段兰,王春生,翟慕赛,王世超,司海鹏 《车辆再识别技术综述》PDF+DOC2020年第01期 刘凯,李浥东,林伟鹏 《一种用于手语识别的新型数据手套》PDF+DOC2001年第04期 张亚新,原魁,杨学良 《疲劳裂纹的模态声发射检测》PDF+DOC2000年第03期 刘松平,SteveZiola,刘晶 《平面应变断裂韧性K_(1C)三点弯曲试验法的影响因素》PDF+DOC1976年第03期 《应用声发射技术实时监测某型机防扭支架疲劳试验裂纹》PDF+DOC2005年第02期 夏国旺,彭江水 《基于遥感探测的不同类型降水云识别方法》PDF+DOC2010年第05期 张建军,赵小艳,黄勇 《活塞杆疲劳裂纹声发射监测的实验研究》PDF+DOC2007年第04期 杨剑锋,李良,张斌

    • 随着钢结构的广泛应用，其疲劳开裂问题也日益得到重视，尤其是对钢结构开裂情况把握的实时性需求日益迫切。首先总结和对比分析了常用钢结构疲劳开裂检测手段的技术特点和局限；而后结合钢结构开裂实时信息获取的现实需求，引入了钢结构表观裂纹监测的概念，提出了在统一时间尺度下疲劳裂纹发展过程追踪的自动化监测与识别方法。通过微视距成像设备裂纹信息采集、图像拼接、裂纹分割及基于深度学习的自动化识别，实现裂纹扩展形态信息的自动获取。分析与研究表明，计算机视觉技术在钢结构裂纹监测领域的应用与发展可以突破目前该领域的技术局限。

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