正交异性钢桥面板疲劳裂纹智能检测机器人研究

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目前,正交异性钢桥面板(OSD)结构焊缝疲劳裂纹的检测以人工检测为主,其检测工作量大、成本高,同时由于顶板一纵肋结构构造复杂,绝大多数无损检测方法因检测工艺限制难以适用,导致缺陷检测效率低、漏检错检现象频发.为了提高OSD疲劳裂纹检测效率,设计制作了一种集超声波相控阵检测技术与图像识别技术于一体的智能检测机器人.该机器人可以利用电磁铁交替吸附在正交异性钢桥面板上进行安全有效的移动,通过控制上层云台系统配合超声波相控阵检测设备完成缺陷的采集作业,并基于卷积神经网络算法智能识别缺陷图像.详细介绍了智能检测机器人的整体设计和超声波相控阵检测技术,并通过理论分析和室内人工缺陷试块试验对该检测方法进行了验证.结果 表明,将超声波探头放置于顶板位置时,实测缺陷位置与设计值最大偏差为2 mm,缺陷长度最大偏差为5 mm,基本与人工缺陷位置一致,满足检测要求.这种检验机器人技术为实现OSD焊缝缺陷的智能检测提供了新方法.
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