首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

检测随时间传播的裂纹

是一种技术,用于监测和评估物体表面上出现的裂纹随着时间的推移而扩展的情况。这种技术通常应用于工程结构、航空航天、汽车制造、电力设备等领域,以确保物体的结构完整性和安全性。

裂纹的传播是由于物体受到外部力、疲劳、腐蚀等因素的影响,逐渐扩展和加深。通过检测随时间传播的裂纹,可以及早发现并采取相应的维修或替换措施,以防止裂纹扩展导致物体的失效或事故的发生。

在检测随时间传播的裂纹中,常用的方法包括:

  1. 目视检查:通过肉眼观察物体表面的裂纹情况,可以初步判断裂纹的位置、形状和扩展情况。然而,这种方法受到人眼视力的限制,对于微小或隐蔽的裂纹可能无法准确检测。
  2. 磁粉检测:利用磁性粉末在物体表面形成磁粉堆积,当裂纹存在时,磁粉会在裂纹处产生漏磁现象,通过观察磁粉的分布情况可以确定裂纹的位置和形状。
  3. 超声波检测:利用超声波的传播特性,通过发送超声波信号并接收回波来检测裂纹。当超声波遇到裂纹时,会发生反射和散射,通过分析回波的特征可以确定裂纹的位置、形状和尺寸。
  4. 热红外检测:利用红外热像仪检测物体表面的热量分布情况,当裂纹存在时,由于裂纹的存在会导致热量的异常分布,通过观察红外图像可以确定裂纹的位置和形状。

腾讯云提供了一系列与物体检测和监测相关的产品和服务,可以帮助用户实现裂纹的检测和监测。例如:

  1. 腾讯云视觉智能(https://cloud.tencent.com/product/tci):提供了图像和视频分析的能力,可以用于裂纹的自动检测和分析。
  2. 腾讯云物联网平台(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer):提供了物联网设备的连接和管理功能,可以用于监测裂纹传感器的数据,并进行实时监控和报警。
  3. 腾讯云边缘计算(https://cloud.tencent.com/product/ec):提供了边缘计算的能力,可以将裂纹检测的算法和模型部署在边缘设备上,实现实时的裂纹检测和分析。

通过结合这些腾讯云的产品和服务,用户可以实现对随时间传播的裂纹的准确检测和监测,提高物体的安全性和可靠性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

图像中的裂纹检测

机器学习模型 我们想要建立一个机器学习模型,该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步,我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息,这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务,我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作,使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问:卷积层:上层是VGG结构,还有网络创建的更多重要功能。...jet', alpha=0.35) plt.title('Crack' if pred_class == 1 else 'No Crack') 我在下面的图像中显示结果,在该图像中,我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图...在训练过程中,我们的神经网络会获取所有相关信息,从而可以进行分类,并在最后给出墙壁裂纹的信息。

7110

图像中的裂纹检测

机器学习模型 我们想要建立一个机器学习模型,该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步,我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息,这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务,我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作,使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问:卷积层:上层是VGG结构,还有网络创建的更多重要功能。...jet', alpha=0.35) plt.title('Crack' if pred_class == 1 else 'No Crack') 我在下面的图像中显示结果,在该图像中,我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图...在训练过程中,我们的神经网络会获取所有相关信息,从而可以进行分类,并在最后给出墙壁裂纹的信息。

1.4K40
  • 随病毒传播的软件盗版

    由COVID-19引起的大流行病具有破坏性,其范围已经超出了具有高度传染性和致命性的疾病。它也促进了盗版的迅速传播-就像传播商业软件的非法副本一样。...与企业和消费者使用非法计算机程序副本相比,软件盗版所涉及的范围更大。潜藏在盗版副本中的通常是恶意代码-恶意软件-对计算机和用户的财务可能同样致命。...软件联盟(BSA)的研究表明,全球使用的所有软件中有近40%没有得到适当的许可,并且由于未经许可的使用,软件公司每年损失的损失接近460亿美元,”他告诉《电子商务时报》。...4.互联网的普遍存在和向云计算的大规模迁移并不像它们可能的那样安全。 5.软件盗版者和黑客在隐藏自己的身份并逃避反盗版技术方面足智多谋。...自商业软件问世以来,就存在盗版软件的行为-非法使用和分发他人的软件。

    56300

    基于计算机视觉的裂纹检测方案

    机器学习模型 我们想要建立一个机器学习模型,该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步,我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息,这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务,我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作,使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问:卷积层:上层是VGG结构,还有网络创建的更多重要功能。...jet', alpha=0.35) plt.title('Crack' if pred_class == 1 else 'No Crack') 我在下面的图像中显示结果,在该图像中,我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图...在训练过程中,我们的神经网络会获取所有相关信息,从而可以进行分类,并在最后给出墙壁裂纹的信息。

    57420

    资讯|分享一个最近看到的自动检测道路坑洼、裂纹的视频

    2021年11月5日,一位来自意大利 @CNR-IMATI 的深度学习研究员 @Andrea Ranieri 公布了一段道路"坑洼、裂纹"检测的视频。...视频中的场景是一次地震后的道路,道路中出现了较多的坑洼与裂纹,作者公布的视频中用红色/蓝色标注出坑洼与裂纹的位置,效果还是不错的。...作者使用了4340对带有坑洼、裂纹的图像作为训练数据,尺寸为540 x 540。至于带检测裂纹区域的标注,作者使用了数据集中自带的标注信息。另外,作者还尝试利用自监督的方式使用深度信息进行“自标注”。...作者提到,该网络不止适用于道路上的裂缝检测,经过重新训练,对于混凝土墙壁上裂纹的检测同样有效。这有望用于检测因地震、飓风等对建筑物、桥梁、水坝等造成的结构损坏。...笔者也很期待作者后续的计划,笔者会持续关注该文动态,届时会第一时间通知各位同学。 -END-

    58020

    【时间序列】时间序列的智能异常检测方案

    传统阈值和智能检测 1.2. 常见的异常检测方案 1.3. 智能检测的行业方案对比 2. metis时间序列异常检测 2.1. 技术框架 2.2. 量值的异常检测逻辑 2.3....不同曲线形态的时间序列 3.3. 模型选择 3.4. 补充:基于预测的异常检测方案 1. 背景 时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。...Metis时间序列异常检测 Metis 是腾讯开源的一系列AIOps领域的应用实践集合,当前版本开源的时间序列异常检测学件,是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。...补充:基于预测的异常检测方案 多模型的异常检测方案,前提是根据曲线形态将时间序列划分为不同类型,本质上是利用到了时间序列的周期性和趋势性。...时间序列异常检测算法 异常检测的N种方法,阿里工程师都盘出来了 时间序列异常检测算法S-H-ESD 基于时间序列的单指标异常检测_雅虎流量数据 阿里巴巴国际站之异常检测 ppt类: 异常检测在苏宁的实践

    22.7K2914

    时间序列异常检测的方法总结

    分析时间序列数据可以提供有价值的见解,并有助于做出明智的决策。 异常检测是识别数据中不符合预期行为的模式的过程。在时间序列数据的上下文中,异常可以表示偏离正常模式的重大事件或异常值。...检测时间序列数据中的异常对于各种应用至关重要,包括欺诈检测、网络监控和预测性维护。...在深入研究异常检测技术之前,先简单介绍时间序列数据的特征。...也有周期性波动,表明季节性的存在。连续收盘价之间似乎存在一些自相关性。 时间序列数据预处理 在应用异常检测技术之前,对时间序列数据进行预处理是至关重要的。预处理包括处理缺失值、平滑数据和去除异常值。...总结 本文探索了使用机器学习进行时间序列异常检测的各种技术。首先对其进行预处理,以处理缺失值,平滑数据并去除异常值。然后讨论了异常检测的统计方法,如z-score和移动平均。

    44231

    时间序列异常检测的方法总结

    分析时间序列数据可以提供有价值的见解,并有助于做出明智的决策。 异常检测是识别数据中不符合预期行为的模式的过程。在时间序列数据的上下文中,异常可以表示偏离正常模式的重大事件或异常值。...检测时间序列数据中的异常对于各种应用至关重要,包括欺诈检测、网络监控和预测性维护。...在深入研究异常检测技术之前,先简单介绍时间序列数据的特征。...也有周期性波动,表明季节性的存在。连续收盘价之间似乎存在一些自相关性。 时间序列数据预处理 在应用异常检测技术之前,对时间序列数据进行预处理是至关重要的。预处理包括处理缺失值、平滑数据和去除异常值。...总结 本文探索了使用机器学习进行时间序列异常检测的各种技术。首先对其进行预处理,以处理缺失值,平滑数据并去除异常值。然后讨论了异常检测的统计方法,如z-score和移动平均。

    1.7K30

    用于动作检测的多尺度时间ConvTransformer

    作者 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠 论文题目 MS-TCT: Multi-Scale Temporal ConvTransformer for Action Detection 摘要 动作检测是一项重要且具有挑战性的任务...这些数据由复杂的时间关系组成,包括复合或共同发生的动作。要在这些复杂的环境中检测动作,有效地捕获短期和长期时间信息至关重要。...为此,作者提出了一种用于动作检测的新型“ConvTransformer”网络:MS-TCT。...该网络由三个主要组件组成:时间编码器模块,它以多个时间分辨率探索全局和局部时间关系;时间尺度混合器模块,它有效地融合多尺度特征,创建统一的特征表示;分类模块,它在时间上学习每个动作实例的中心相对位置,并预测帧级分类分数...作者在多个具有挑战性的数据集(如Charades、TSU和MultiTHUMOS)上的实验结果验证了所提方法的有效性,该方法在所有三个数据集上都优于最先进的方法。

    44520

    基于对比学习的时间序列异常检测方法

    一个乐于探索和分享AI知识的码农! 时间序列异常检测是一项重要的任务,其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。...它在许多领域中都有广泛的应用,例如工业设备状态监测、金融欺诈检测、故障诊断,以及汽车日常监测和维护等。然而,由于时间序列数据的复杂性和多样性,时间序列异常检测仍然是一个具有挑战性的问题。...不同的是,对比学习旨在找到一种能明确区分任何实例的表示,这可能为时间序列异常检测带来更自然和有前景的表示。...日前,KDD 2023中,牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作,提出了一种名为DCdetector的算法用于时间序列异常检测,这是一个多尺度双注意力对比表征学习模型(文末附原文及代码下载链接...(扩展阅读:1、深度学习时间序列的综述 2、时序预测的深度学习算法介绍 ) 时间序列异常检测模型大致可以分为两类:有监督和无监督异常检测算法。

    74620

    基于对比学习的时间序列异常检测方法

    今天给大家介绍KDD 2023中,牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作。在以往的时间序列异常检测中,使用最多的方法是基于Reconstruction的方法。...本文探索了对比学习在时间序列异常检测中的应用,取得了不错的效果。下面给大家详细介绍一下这篇文章。...这导致有监督方法在时间序列异常检测中的应用并不普遍。 相反,无监督方法或者半监督方法,不需要或者只需要少量的人工标注数据,是目前业内时间序列异常检测的主流方法。...从不同角度学习样本表征一致性,正是对比学习的核心思路。因此,本文基于上述思路,采用对比学习的框架进行时间序列异常值检测。 2、实现方法 文中提出的对比学习时间序列异常检测框架,是一种经典的双塔模型。...3、实验效果 整体的实验结果如下,通过precision、recall、f1等指标衡量不同模型在4个时间序列异常检测数据集上的效果,可以看到本文提出的方法,在大多数数据集上,在准召上都有一定程度的效果提升

    2.1K51

    基于图的时间序列异常检测方法

    本文全面回顾了基于图的TSAD,探讨了图表示学习在时间序列数据中的潜力,回顾了最新图异常检测技术及其优缺点,并讨论了可能的技术挑战和未来方向。...因此,采用能捕捉变量间复杂关系的图形模型,是检测时间序列数据中异常的有效工具。 维度。技术进步让我们能记录大量时间序列数据,揭示变量间的依赖关系。这丰富的数据集使我们能设计一致且可靠的时间序列分析。...趋势可能随时间变化,季节性呈现周期性变化,不可预测性随机发生。这些属性影响变量的统计属性,使时间序列数据非平稳,可能误导异常检测方法。适应数据结构变化的检测方法通常需要大量训练数据。 噪音。...传统的TSAD技术以时间间隔为输入,仅用特征级知识检测异常,忽略了变量间依赖关系,只能检测区间级别异常,无法检测更精细的异常。...图1 时间序列信号数据中的异常检测示例,显示了TSAD(块1)和G-TSAD(块2)之间的差异。输入是三个连续的时间间隔(S:传感器)。

    52610

    使用RobustPCA 进行时间序列的异常检测

    这种分解能够识别潜在的趋势,以及检测异常和异常值。在本中我们将研究RobustPCA的数学基础,介绍它与传统的PCA之间的区别,并提供可视化来更好地理解它在时间序列预测和异常检测中的应用。...例如,RobustPCA可以用于在图像和视频中检测和移除噪声和异常值,而传统PCA则可能会将噪声和异常值错误地归因于数据的基本结构。...RobustPCA的应用 鲁棒主成分分析可以应用于广泛的时间序列预测和异常检测任务,包括: 金融市场分析:RobustPCA可用于分析高维金融时间序列数据,如股票价格、交易量和经济指标。...传感器数据分析:在工业应用中,RobustPCA可用于分析传感器数据,检测可能表明设备故障或其他问题的异常情况。...这种分解允许在存在噪声和异常值的情况下进行更准确的趋势估计和异常检测,在科学和工程的各个领域中具有许多实际应用。 作者:Naveen Kaushik

    44920

    KDD21 | 时间复杂度接近最优的通用图传播算法

    这篇论文将目前绝大多数的图节点邻近度指标和图神经网络特征传播形式都归纳为一个概括性的图传播范式,针对该图传播范式,这篇论文提出了一个时间复杂度近似最优的通用算法AGP。...因此,图传播过程的时间效率和质量对整个图分析与学习任务至关重要。...是否可以面向这一通用图传播方式,设计一种时间复杂度近似最优的算法,以同时提高所有图传播方式的效率? 3....针对上述图传播范式,在本篇论文中,我们提出了通用图传播算法AGP,首次在近似最优的时间复杂度内,得到通用图传播向量 在误差要求范围内的估计结果。...至此,通过结合确定性传播和基于Subset Sampling的独立采样,AGP算法最终可以在 的时间复杂度下,得到图传播向量 在 相对误差下的估计结果。

    1.1K20

    AnomalyBERT:用于时间序列异常检测的预训练BERT

    时间序列异常检测任务,目标是判断时间序列的各个片段是否异常。今天这篇文章是ICLR 2023中一篇利用BERT解决时间序列异常检测的工作。...核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练,让BERT具有判别异常片段的能力,再应用到下游时间序列异常检测任务中。...整体思路,首先,对于一个正常的时间序列,抽取某个片段,对于这个片段使用某种异常值生成的方式构造异常样本。...异常样本生成,主要目的是将一个正常的时间序列处理成某个片段异常的序列,通过这种方式实现有监督的训练。...可以看到对于异常部分,模型的预测打分是明显偏高的,能够正确识别时间序列中的异常片段。第二列是表示的TSNE分布,异常部分的表示与正常部分的表示在分布中可以得到一定程度的分离。

    3.2K30

    如何检测时间序列中的异方差(Heteroskedasticity)

    时间序列中非恒定方差的检测与处理,如果一个时间序列的方差随时间变化,那么它就是异方差的。否则数据集是同方差的。 异方差性影响时间序列建模。因此检测和处理这种情况非常重要。...方差的变化对预测会产生很大的影响。它会影响模型的拟合从而影响预测性能。但是只靠人眼查看方差是不现实的,所以如何更系统地检测和处理异方差问题呢?...检测异方差性 你可以使用统计检验来检查时间序列是否为异方差序列。其中包括以下内容。...这些函数的输出是相应测试的p值。 下面介绍如何将此代码应用于图1中的时间序列。...: 如果方差不是恒定的则时间序列是异方差的; 可以使用统计检验来检验一个时间序列是否为异方差序列。

    1.3K30

    用于时间序列中的变点检测算法

    图 (1) 变点检测是指在时间序列中发生了重大结构性断裂或者转变的点,这些变化可能是由于数据生成、技术或消费者行为等外部因素造成的。检测这些变点非常重要,因为它有助于我们理解和量化变化。...图 (4):检测到恒定方差时间序列的所有十个变点 当方差随时间变化时,CPD 是否仍然有效。...图 (5):PELT 检测到变化方差时间序列的一些变点 当使用 PELT 算法时,找到图(4)以及图(5)中的变化点可能需要相对较长的处理时间,特别是针对图(5)。这样可能无法满足实时流数据的需求。...如图(6)所示,最终生成的分数称为 "变点分数"。 这种算法不需要整个时间序列来检测变点,因此大大减少了计算时间。 图 (6):顺序贴现自动回归(SDAR)学习算法 来研究两种时间序列情况。...SDAR 算法可以检测到这些主要变点。 图(10):SDAR 算法检测变化方差时间序列的主要变点

    1.9K10

    使用深度学习检测混凝土结构中的表面裂缝

    混凝土建筑裂缝 介绍 表面裂缝检测是监测混凝土结构健康的一项重要任务。如果裂纹发展并继续扩展,它们会减少有效承载表面积,并且随着时间的推移会导致结构失效。...裂纹检测的人工过程费时费力,且受检验人员主观判断的影响。在高层建筑和桥梁的情况下,手动检查也可能难以执行。在这篇文章中,我们使用深度学习来构建一个简单但非常准确的裂缝检测模型。...如下图所示,该模型能够通过处理图像上的 100 多个补丁来检测混凝土中很长的裂缝。 混凝土裂缝检测。左原图。右侧红色区域是有裂纹的预测,绿色区域是无裂纹的预测 此外,也在道路裂缝上测试了该模型。...道路裂缝检测。左原图。右侧红色区域是有裂纹的预测,绿色区域是无裂纹的预测 在此项目的 github 链接上共享了更多现实世界图像以及有关它们的模型预测。...结论 这篇文章展示了使用深度学习和开源数据构建现实世界的应用程序变得多么容易。整个工作花了半天时间,输出了一个实用的解决方案。我希望小伙伴们自己尝试这个代码,并在更多现实世界的图像上进行测试。

    99830

    深度学习混凝土结构裂纹检测

    如果裂纹发展并继续蔓延,它们会减小有效的承载表面积,并且随着时间的流逝会导致结构失效。手动进行裂缝检测非常耗时,并且会受到检查员的主观判断。在高层建筑物和桥梁的情况下,手动检查也很难执行。...在此博客中,我们使用深度学习来构建简单但非常准确的裂缝检测模型。此外,我们在现实世界的数据上测试了该模型,发现该模型在检测混凝土和非混凝土结构示例道路的表面裂缝方面是准确的。...下面显示了一些有裂纹和无裂纹的示例图像: 带有裂纹的图像样本 无裂纹图像样品 可以看出,数据集中有各种各样的图像:不同颜色,不同强度和形状的裂缝。...如下图所示,该模型能够通过处理图像上的100个切片来检测混凝土中很长的裂缝 混凝土裂缝检测。左图为原图。右图红色区域是有裂纹的预测,绿色区域是无裂纹的预测 此外,我也在道路裂缝上测试了该模型。...整个工作花了半天的时间,得出了一个实用的解决方案。我希望你自己试试这个代码,并在更多真实世界的图片上进行测试。 我对计算机视觉和深度学习非常有热情。我有自己的深度学习顾问,喜欢处理有趣的问题。

    3.3K31

    临界平面法简介

    临界平面法广泛应用于工程构件在复杂应力状态下的疲劳寿命预测。临界平面法的基本思想是认为裂纹的萌生具有一个危险平面,定义一个综合参数,用来衡量不同截面裂纹萌生的难易程度。...不同的材料在不同载荷形式的作用下具有不同的疲劳破坏形式,因此,临界平面法综合参数的定义方式具有多种:(1)应力作用下的疲劳裂纹萌生;(2)应变作用下的疲劳裂纹萌生;(3)应力和应变的共同作用使裂纹萌生等...SWT损伤参量的分布情况,确定裂纹萌生位置; SWT参量求取的具体流程图如图1所示: 图1 SWT参量求取流程图 实例:微动疲劳裂纹萌生位置预测 采用SWT参量的方法对微动疲劳裂纹萌生位置进行预测...图2 SWT参量估计微动疲劳裂纹萌生及寿命有限元模型示意图 压头以及试件的材料属性:在分析过程中,压头与试件都选用采用的弹塑性材料Ti-6Al-4V,弹性模量E1=116GPa,泊松比v1=0.342,...采用Armstrong-Frederick非线性随动硬化模型来描述Ti-6Al-4V的循环塑性特征,模型中参数选取为K=840MPa,C=8976MPa,r=102。

    2.3K30
    领券