发明专利 已授权

基于深度学习的材料裂纹尖端多尺度应变场测量跟踪方法

📄 申请号:CN202111420167.X 📄 发布日:2026/10/15

著录项目信息

申请日
2021-11-26
公开号
CN114065650B
公开日
2024-09-24
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

材料力学测试, 裂纹检测, 结构健康监测, 工业无损检测, 实验力学

摘要

本发明请求保护一种基于深度学习的材料裂纹尖端多尺度应变场测量跟踪方法,包括步骤:在材料表面喷涂随机喷涂散斑,对材料施加外力作用使其发生形变并产生裂纹,使用不同焦距的相机组合来采集材料形变的多尺度信息。构造多尺度材料形变图像序列作为数据集。结合卷积、转置卷积、卷积LSTM神经网络,测量材料全局三维应变场的神经网络模型。利用训练集数据训练材料三维应变场测量神经网络模型。利用训练后的材料三维应变场测量神经网络模型,输入相机采集到的多尺度图像,实时测量材料的三维应变场,并通过应变场计算材料的裂纹区域,然后移动双目长焦相机来实时跟踪裂纹尖端。本发明可移动的长焦双目相机对裂纹区域进行跟踪。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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