详细内容或原文请订阅后点击阅览
科学家创建机器人系统来发现钢桥上的裂缝
钢桥对于交通运输至关重要，尤其是依赖正交异性钢桥面 (OSD) 的大跨度设计。这些桥面重量轻，承载重物效率高，但其复杂的结构使其容易因应力而开裂，即疲劳开裂，这可能会带来严重的安全风险。传统的检查方法，如目视检查或 […]The post Scientists create robot system to spot cracks in steel bridges appeared first on Knowridge Science Report.
来源:Knowridge科学报告钢桥对于交通运输至关重要，尤其是依赖正交异性钢桥面 (OSD) 的大跨度设计。
这些桥面重量轻，承载重物效率高，但其复杂的结构使其容易因应力而开裂，即疲劳开裂，这可能会带来严重的安全风险。
传统的检查方法，如目视检查或磁力检测，往往会漏掉细小或隐藏的裂缝。
即使是相控阵超声检测 (PAUT) 等先进方法也有局限性。这对更好的裂纹检测技术产生了强烈的需求。
现在，西南交通大学和香港理工大学的研究人员开发了一种机器人系统，该系统将超声波技术与人工智能 (AI) 相结合，以改进桥梁检查。
他们的研究成果发表在《基础设施智能与弹性杂志》上，可能会彻底改变我们监测桥梁安全的方式。
《基础设施智能与弹性杂志》， 《基础设施智能与弹性杂志》该系统使用配备超声波传感器的机器人平台自动扫描桥面，减少了对人工检查员的需求。
它由深度学习模型提供支持，其中包括一个名为 YOLOv7-tiny 的工具，可以快速准确地实时识别裂缝。
研究人员还使用了一种名为 DCGAN 的深度学习技术来增强训练数据，帮助人工智能学会更有效地检测裂缝。
该系统的突出特点之一是它不仅能够发现裂缝，还能高精度地测量裂缝的深度。
通过分析裂缝的回声强度，它可以估算裂缝的深度，误差幅度低于 5%，与飞行时间衍射 (TOFD) 等更复杂的方法的精度相当。
该系统具有许多优点：