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matlab代码用于检验SAFT技术(Kong径聚焦)的开放式实现。该代码最初设计用于超声混凝土检测。

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简介:
matlab精度检验代码openSAFT合成Kong径聚焦技术(SAFT)的开放式实现,最初是为了超声混凝土检查而开发的。该代码的发布旨在鼓励对用于混凝土无损检测的SAFT方法进行广泛的讨论和公开研究。如果您选择使用或构建此代码进行任何形式的发布,请务必引用Bittner, James A., Agustin Spalvier, and John S. Popovics. 2018. “Concrete Component Internal Imaging.” *Concrete International*, no. April: 57-63. 一个快速的图形程序已包含,用于演示不同的重构选项,位于main.m文件中。此外,还提供了常规入门文件(JAB4.lbv)以及使用MATLAB构建的示例GUI(qgui.m),用于测试各种色增益。a_filereader.m是一个简单的二进制文件读取器,专门配置为读取2048个点长的66个时域信号。最后,a_plotBscan.m函数将SAFT算法的结果组合起来并绘制成图像的形式,提供了一个意见书。该项目是开放性的,作者诚挚地欢迎社区成员提出宝贵的建议、贡献新的代码以及分享遇到的问题数据集。值得注意的是,在当前处理方法中,质量控制(QC)流程已完全省略。如果您有改进QC算法的代码方案,请随时提交。请注意声明,此代码的编写基于现有的文献资料,并结合了创造性的问题解决方案以优化流程速度。

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客服
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  • MATLAB精度-OpenSAFT:基合成孔SAFT,原
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    MATLAB精度验证代码OpenSAFT是一个采用合成孔径聚焦技术(SAFT)的开源项目,最初设计用于提升超声波混凝土检测的精确度。 MATLAB精度检验代码提供了开放SAFT(合成孔径聚焦技术)的实现方案。该代码最初是为超声混凝土检测而创建的。发布此代码旨在促进对用于混凝土无损检测中SAFT方法的研究与公开探索。如果您使用或基于此代码进行研究并发表,请参考以下文章:Bittner,James A., Agustin Spalvier 和 John S. Popovics 的《混凝土构件的内部成像》,2018年。 该发布包含: - 快速图形程序,用于演示重构选项的主要文件main.m - 检查示例数据集的常规入门文件(JAB4.lbv) - qgui.m 文件,使用MATLAB构建的一个GUI实例,用于测试不同的增益设置 - a_filereader.m 一个简单的二进制文件读取器,配置为读取2048点长的66个时域信号。 - a_plotBscan.m 包含组合B扫描估计并将其绘制为图像的SAFT算法。 这是一个开放项目,作者欢迎提出建议、贡献新代码,并分享问题数据集。请注意,质量控制功能并未包含在当前处理方法中;如果您有相关解决方案,请随时提交QC算法代码。
  • AD采集卡成像装置
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    本项目设计并实现了基于AD采集卡的混凝土超声成像检测装置,旨在通过超声波技术评估混凝土结构内部状况,以保障建筑安全。 超声波检测仪在混凝土无损检测中的作用至关重要。通过分析超声波在混凝土中的传播特性(如走时、首波幅度和主频),该仪器能够揭示混凝土的内部结构,识别缺陷,并评估其强度。这些信息对于判断混凝土的安全运行期和使用寿命具有重要意义,为工程安全提供了科学且直观的数据支持。 传统的混凝土超声检测设备存在诸多局限性:采样位数低、采样频率上限不高、多通道数据采集不便以及对一维信号的人工判读效率低下等问题极大地限制了其检测的准确性和效率。针对这些问题,一种新型基于AD(模数转换)采集卡的混凝土超声成像检测仪应运而生。这种仪器能够实现多通道和高精度的超声波信号处理,并显著提高了自动化的程度及可靠性。 该检测设备主要由以下几个关键组件构成: 1. **信号发射与采集**:利用24通道高速并行数据采集技术,通过分时复用方法将24路模拟输入通道分为四组进行同步采样。采用PCI-1714 AD转换卡,具备12位分辨率和四个独立的AD转换器,以确保快速且精确的数据捕捉能力。 2. **数据传输**:为处理大数据量的需求,系统采用了DMA(直接存储器访问)技术来减少CPU占用率,并通过PCI总线实现高效、低延迟的数据交换。 3. **信号处理卡**:包括衰减网络、限幅保护电路及多路复用器等组件的信号处理卡能够将接收的超声波转换成适合AD采集卡处理的形式,同时保证了触发命令与脉冲信号之间的准确转化。这确保了信号的质量和稳定性。 4. **软件设计**:检测仪的软件由驱动程序、动态链接库(DLL)及人机界面组成,实现了对超声数据从采集到存储的一体化管理流程。其中,驱动程序负责硬件操作指令;动态链接库作为中间层实现应用与硬件间的通信;而用户界面则提供了友好的交互体验,包括实时处理和后续分析的软件工具。 通过上述设计改进后的新一代混凝土超声成像检测仪显著提升了无损检测的效果及效率。它减少了人为因素的影响,并降低了对操作人员经验的要求,为该领域带来了技术革新。这一创新有望推动混凝土检测手段的发展,进一步提高建筑工程的质量保障水平。
  • <项目缺陷 YOLOv8 应<目标
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    本项目应用YOLOv8算法进行混凝土缺陷检测,旨在提高建筑质量监控效率与精度。通过深度学习技术实现快速、准确的目标检测,为建筑工程提供可靠的技术支持。 YOLOv8混凝土缺陷检测项目是一个深度学习应用,旨在利用YOLOv8算法对混凝土表面进行自动识别缺陷的任务。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,而YOLOv8是该系列的最新版本,在速度和准确性方面有所提升。该项目致力于将此技术应用于混凝土结构缺陷的快速、准确检测,对于工程维护具有重要意义。 具体而言,混凝土表面缺陷识别在土木工程项目中至关重要。作为现代建筑的主要材料之一,混凝土的质量直接影响到建筑物的安全性和耐久性。通过计算机视觉技术的应用,可以迅速发现并定位裂缝、空洞和剥落等常见问题,并及时进行修复以防止损害进一步扩大。 项目的实施需要一个详尽的数据集支持。该数据集应当包含大量经过标注的图像样本,涵盖多种缺陷类型及正常混凝土表面的情况,以便模型能够区分不同状态下的特征差异。构建这样的数据集通常涉及多个步骤:收集、清洗和增强原始图片等操作以确保其质量。 为了运行该项目代码,请根据项目文档中的指南配置开发环境并安装所有必需的库文件,包括Python语言、PyTorch深度学习框架以及OpenCV图像处理工具包等等。完成这些准备工作后,开发者可以加载预训练好的YOLOv8模型,并使用它来检测混凝土表面存在的缺陷。 通过提升工程检查的速度和准确性,该项目不仅展示了人工智能在传统行业中的潜力,还能够显著降低人工成本并提高建筑安全标准。同时要求项目参与者具备一定的深度学习及计算机视觉知识背景,熟悉卷积神经网络(CNNs)的操作原理,并掌握如何使用相关框架进行模型训练、评估与部署等操作。 综上所述,YOLOv8混凝土缺陷检测项目的成功实施将为工程领域提供一种高效的自动化解决方案。随着技术进步和算法优化的不断推进,在未来该类应用将在更多场景中得到推广,从而更好地保障基础设施的安全性和维护水平。
  • 缺陷题库-2010.pdf
    优质
    《混凝土超声检测缺陷题库-2010》提供了针对混凝土结构中常见缺陷进行超声波无损检测的练习题目和解答,适用于相关技术人员学习与培训。 超声法检测混凝土缺陷题库-2010.pdf包含了一系列关于使用超声波技术来识别和评估混凝土结构内部缺陷的问题集。这份文档对于从事建筑质量控制、无损检测以及相关领域研究的专业人士来说是非常有价值的资源,它提供了理论知识与实际应用相结合的练习题目。
  • 图像处理裂缝软件
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    本软件运用先进的图像处理技术,精准识别并分析混凝土表面裂纹情况,为建筑结构安全评估提供科学依据。 该系统能够进行裂缝检测并精确计算其长度和宽度。它采用了多种主流的裂缝检测算法,如OTSU、kapur、Niblack以及迭代法区域生长,并且还包含了连通域分析及形态学处理等方法。
  • CNN裂缝:全套源
    优质
    本项目采用卷积神经网络(CNN)技术实现对混凝土裂缝的有效检测,并提供全部源代码供研究和开发使用。 使用CNN进行混凝土裂缝检测:一切。
  • 相控阵COMSOL水浸无损:多层材料学与
    优质
    本研究利用COMSOL软件和相控阵聚焦技术,探讨水浸环境下多层材料的声学及超声波检测方法,旨在提升复杂结构无损检测精度。 相控阵聚焦无损检测技术结合了声学与超声波的特性,在水浸环境中通过COMSOL软件进行多层材料的检测表现出卓越的能力。 基于压力声学物理场,这种先进的无损检测方法利用计算机控制电子设备形成和操纵声波束,从而在多个方向上对复杂结构进行深入分析。相控阵聚焦技术特别适用于水下环境中的应用,其中COMSOL软件通过模拟声学与超声波的传播特性来预测多层材料内部的裂缝及缺陷。 无损检测中常用的两种方法——声学和超声检测,在结合了相控阵聚焦之后,其精确度和效率都有显著提升。这种技术不仅能够识别不同介质中的结构变化(如裂纹或孔洞),还能通过高频声波穿透并反射特性来探测材料内部的不连续性。 在实际应用中,特别是在航空航天、汽车制造以及石油化工等行业,相控阵聚焦无损检测技术的应用越来越广泛。这些行业对于高质量和高性能材料的需求使得这种非破坏性的测试方法变得至关重要。利用压力声学物理场控制波束的方向与焦点,可以实现对复杂结构的全面扫描,并且定位内部缺陷。 COMSOL软件在此类应用中起到了关键作用:它能够模拟水环境中的反射、折射以及多层介质内的传播过程,从而帮助研究人员理解材料内部分子间的相互作用及声学信号的变化。这些仿真结果有助于优化检测参数设置,提高实际操作的可靠性和准确性。 综上所述,相控阵聚焦技术与COMSOL软件相结合,在无损检测领域展现出了巨大潜力。它不仅提高了工作效率,还确保了更高的测试精度和可靠性,对保障工业产品品质及安全性具有重要意义。
  • 水浸多层全和合成孔双层TFM无损效果分析——MATLAB及Comsol模型数据分析
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    本研究探讨了水浸式超声无损检测中运用多层全聚焦(ML-TFM)与合成孔径双层转换聚焦(SA-DL-TFM)技术的效能。通过MATLAB编写相关算法并利用COMSOL进行仿真,分析不同条件下上述技术对缺陷检出精度的影响,为复杂材料和结构的无损检测提供优化方案和技术支持。 本段落探讨了基于水浸多层全聚焦与合成孔径双层TFM技术的超声无损检测效果分析,并通过MATLAB代码实现及COMSOL模型数据进行研究。文中主要讨论的技术包括:超声无损检测,水浸(或多层)全聚焦、合成孔径双层TFM、SAFT算法和PSM算法等。附带的效果图展示了这些技术的应用情况,所有代码均使用MATLAB编写,并配有详细的行间注释以便理解。 文中使用的COMSOL模型是一个二维结构,在该模型中分界面被设定为水平直线且已知首层深度的具体数值。研究过程中详细分析了各算法在无损检测中的具体应用和效果表现,提供了全面的理论与实践参考信息。
  • MATLAB桥梁裂缝系统.zip
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    本资源提供了一套利用MATLAB开发的混凝土桥梁裂缝自动检测系统。该系统结合图像处理技术,旨在高效识别并评估桥梁结构的安全状况,适用于工程维护与监测领域。 基于MATLAB的混凝土桥梁路面裂缝识别系统包含图形用户界面(GUI)以及测试集数据。该系统可以作为毕业设计的一个参考项目。
  • 优质
    超声检测技术是一种利用超声波对材料和结构进行无损检测的方法,广泛应用于工业制造、医疗诊断等领域,能够有效识别内部缺陷。 超声波检测相关资料推荐参考中国机械工程协会无损检测分会编制的超声学经典书籍。