CN105911073B - 一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置 - Google Patents

一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105911073B
CN105911073B CN201610438580.1A CN201610438580A CN105911073B CN 105911073 B CN105911073 B CN 105911073B CN 201610438580 A CN201610438580 A CN 201610438580A CN 105911073 B CN105911073 B CN 105911073B
Authority
CN
China
Prior art keywords
steel wire
image
cable
corrosion
measured
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610438580.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105911073A (zh
Inventor
兰成明
李京东
孙冬柏
李娜
刘志强
李惠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Institute of Technology
University of Science and Technology Beijing USTB
CCCC Highway Consultants Co Ltd
Original Assignee
Harbin Institute of Technology
University of Science and Technology Beijing USTB
CCCC Highway Consultants Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Institute of Technology, University of Science and Technology Beijing USTB, CCCC Highway Consultants Co Ltd filed Critical Harbin Institute of Technology
Priority to CN201610438580.1A priority Critical patent/CN105911073B/zh
Publication of CN105911073A publication Critical patent/CN105911073A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105911073B publication Critical patent/CN105911073B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/952Inspecting the exterior surface of cylindrical bodies or wires

Abstract

本发明属于缆索检测与养维护管理领域,具体涉及一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置。所述检测方法通过微型内窥式成像装置获取待测缆索内钢丝的表面形貌及锈蚀状态图像,通过图像处理得到图像的灰度统计特征、识别相关定量特征信息,根据相同位置不同时刻的图像匹配与识别算法判断锈蚀发展倾向性,然后根据通过试验室试验得到的不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝表面图像的灰度统计特征以及定量特征信息,通过数字图像相关性分析以及模糊数学隶属函数判定所述待测缆索内钢丝的表面锈蚀状态及锈蚀程度。本发明所述方法具有检测区域大、检测效率高、可靠性高、适用性强、安装简单、所使用检测装置体积小便于实际应用、成本低廉等优点。

Description

一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置
技术领域
本发明主要属于缆索检测与养维护管理领域,具体涉及一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置。
背景技术
桥梁缆索在服役过程中易发生锈蚀损伤,主要与缆索采取的防护措施有关。近年普遍采用热挤高密度聚乙烯护套进行防护,索体由平行高强镀锌钢丝组成,缆索结构锈蚀损伤检测与监测方法有:
(1)人工方法:主要是根据索体的外观破损情况判断其内可能的锈蚀程度。观察护套的表面情况,根据情况来分析确定是否有必要打开锚固区或者将破损部位的高密度聚乙烯护套位剖开,直接查看钢丝锈蚀及断丝的情况。同时可对钢丝取样,进行相关试验测试,确定此状态下钢丝力学性能。该法直观、方便,但是剖开护套及对钢丝取样会对对索体造成损伤。
(2)超声波方法:主要用来检测平行钢丝表面裂纹、锈坑,但由于缆索由多根平行钢丝或钢绞线组成,截面形状复杂、锈蚀损伤位置不确定,超声波仅仅能检测表面缺陷,此外,锚头部位形状复杂,超声波检测存在较大的盲区。
(3)放射线方法:放射线法可探测索体的多种缺陷和损伤。它的检测原理是当射线通过接受检测的物体时,物体的缺陷部位和无缺陷部位对射线的吸收能力是不一样的,通常情况下透过有缺陷部位的射线强度要比无缺陷部位的射线强度高,因此通过检测透过接受检测的物体后的射线强度的不同,可以判断物体中是否有缺陷存在。但为了屏蔽辐射,射线装置往往较大。
(4)索力法:主要根据索力变化判断索体锈蚀损伤,由于腐蚀导致钢丝截面损失,索的刚度发生变化,导致索力发生变化,具体可采用基于振动的索力测试、磁通量索力测试及各种索力传感器检测索力,但是该方法用于检测缆索锈蚀损伤的灵敏性偏低。
(5)电化学方法:电化学方法主要针对单根钢筋或者钢绞线,对多根平行钢丝或者钢绞线组成的缆索其检测效果欠佳,尤其现在的评定方法基本上是根据电位差的范围判断缆索的锈蚀的可能性,但受测试局部区域环境因素如温度、湿度等影响显著。
(6)基于锈蚀膨胀的光纤光栅监测方法:此类方法主要基于钢筋受蚀膨胀机理,其混凝土垫层避免了干扰腐蚀界面,但透气胶层与缠绕的光纤实质上影响了离子的侵入,与真实腐蚀环境存在差别,且膨胀受混凝土挤压限制,其灵敏性和有效性尚待工程实际检验。
(7)超声导波法:目前国内也有研究基于超声导波理论的钢筋锈蚀监测方法,但该方法是用于全尺寸长度的钢筋上,并不是一种传感器产品,当用于混凝土中时,存在导波信号泄漏,传感器接收到的导波信号微弱和复杂的不足之处,难以应用到实际工程中。另外,钢丝是实心圆柱体,在钢丝中传播的导波在可用的频段模态非常多(多达十余个模态),信号会更加复杂。
(8)磁性检测方法。磁性检测方法的使用基础是缆索的铁磁特性。用一个永久磁铁励磁回路将缆索磁化,缆索相对于励磁回路运动时,只要遇到断丝,断口处就会产生向外泄漏的漏磁场;如果缆索中金属截面总面积发生变化,励磁回路中的主磁通量就会随之改变。此方法可进行无损检测,断丝检测灵敏度高,但检测精度受外界干扰大。
发明内容
为了实现对桥梁缆索锚固段及自由段内钢丝锈蚀状态与锈蚀程度实现可视化定量无损检测,本发明提供一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检查而装置,所述检测方法具有检测区域大、检测效率高、可靠性高、适用性强、安装简单、所使用的检测装置体积小便于实际应用、成本低廉等优点;能够在不破坏索体内部环境的情况下实现缆索内钢丝锈蚀状态的定期无损检测。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种内窥式缆索锈蚀检测方法,所述检测方法基于微型内窥式成像装置,能够对缆索锚固段以及自由段内钢丝的表面锈蚀状态和锈蚀程度实现可视化定期无损检测;
所述检测方法通过微型内窥式成像装置获取待测缆索内钢丝的表面形貌及锈蚀状态图像,即获得待测钢丝图像,通过图像处理算法获取所述待测钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息,根据通过试验室试验得到的不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息,通过数字图像相关性分析以及模糊数学隶属函数判定所述待测缆索内钢丝的表面锈蚀状态及锈蚀程度;然后对相同位置不同检测时刻的钢丝图像通过图像匹配与识别算法,判断钢丝锈蚀发展倾向性。
进一步地,所述检测方法包括以下步骤:
(1)在试验室条件下,对未锈蚀钢丝以及不同锈蚀状态、不同锈蚀程度的钢丝进行成像,通过图像处理算法获得不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息;
(2)应用微型内窥式成像装置,采集待测钢丝表面图像,通过图像处理算法,对获取的待测钢丝表面图像进行处理,获得待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息;
(3)将步骤(2)中获得的所述待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息与步骤(1)中不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息进行计算分析,采用数字图像相关性技术以及模糊数学隶属函数快速判定所述待测缆索内钢丝的表面锈蚀状态及锈蚀程度;
(4)将步骤(2)中获得的相同位置不同检测时刻获得的待测钢丝表面图像通过图像匹配与识别算法,判断该位置处钢丝锈蚀发展的倾向性,估计钢丝锈蚀发展速率。
进一步地,步骤(1)中,所述图像后处理过程具体为:将获取的不同锈蚀状态、不同锈蚀程度的钢丝图像通过数字图像处理技术进行滤波降噪处理,并将图像转化为256阶灰度图,划分不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征;通过阈值分割、图像识别及相关性分析提取不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度阈值,并对图像特征信息进行量化,获得不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的定量特征信息。
进一步地,步骤(2)中,通过图像处理算法,对获取的待测钢丝表面图像进行处理,具体为:将获得的待测缆索内钢丝图像进行与步骤(1)中相同的滤波降噪处理,并将待测缆索内钢丝图像转化为256阶灰度图,获得待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息。
进一步地,所述微型内窥式成像装置固定在滑动装置上,所述滑动装置用于实现微型内窥式成像装置的移动,所述滑动装置能够沿着缆索长度方向移动;检测时,控制所述微型内窥式成像装置与缆索内待测钢丝相邻。
进一步地,在高密度聚乙烯护套与钢丝之间,沿着缆索环向布置两个或两个以上所述微型内窥式成像装置,每个微型内窥式成像装置分别固定在一滑动装置上。
进一步地,在高密度聚乙烯护套与钢丝之间的锈蚀检测区域设置温湿度传感器,提高锈蚀检测的可靠性及适用性。
一种内窥式缆索锈蚀检测装置,所述检测装置包括:
微型内窥式成像装置,用于采集待测缆索内钢丝的表面形貌及锈蚀状态图像;
滑动装置,用于实现所述微型内窥式成像装置沿缆索长度方向的移动。
进一步地,所述微型内窥式成像装置包括照明系统、光学系统、CCD传感器三部分;
所述照明系统采用至少一支发光二极管LED作为光源;
光学系统包括反射棱镜和转像透镜,所述反射棱镜用于改变成像方向,所述转像透镜用于待测钢丝的成像;
CCD传感器采用高分辨率数字式光电耦合器件,将光信号转变为电信号。
进一步地,所述检测装置还包括持式图像采集设备;CCD传感器所产生的电信号经由数据传输线传输至持式图像采集设备。
本发明的有益技术效果:
(1)本发明所述方法具有检测区域大、检测效率高、可靠性高、适用性强、安装简单、所使用检测装置体积小便于实际应用、成本低廉等优点;
(2)本发明通过滑动装置的设置实现微型内窥式成像装置沿缆索长度方向的移动;并在缆索环向布置多个可滑动装置以及微型内窥式成像装置,增大了缆索内锈蚀检测区域;
(3)在锈蚀检测区域设置温湿度传感器,提高锈蚀检测的可靠性及适用性;并可对钢丝锈蚀的后续发展进行评价,如果缆索内湿度高,则腐蚀倾向性强,腐蚀发展速度快,后续服役期内应该减小检测周期,增加检测频率,根据当前检测情况制定合理的后续检测方案,可为后续缆索力学性能评估及缆索更换提供科学依据;
(4)所述微型内窥式成像装置以及滑动装置能够设置在高密度聚乙烯护套与钢丝之间,体积小,在不破坏缆索的防护体系,不破坏缆索内局部环境的条件下实现缆索内钢丝锈蚀状态与锈蚀程度的定期检测;
(5)本发明根据评定得到的当前锈蚀状态及缆索内温湿度条件对后续服役期缆索内钢丝锈蚀发展进行评价,提出后续检测周期设计方案,可以降低固定检测周期对评定拉索安全带来的影响。
附图说明
图1微型内窥式成像装置示意图;
图2滑动装置、微型内窥式成像装置及钢丝相对位置示意图;
图3滑动装置、微型内窥式成像装置及钢丝相对位置剖面图;
图4缆索内微型内窥式成像装置布置示意图;
图5缆索内微型内窥式成像装置布置剖面图;
附图标记:1.反射棱镜、2.发光二极管LED光源、3.转像透镜、4.CCD传感器、5.数据传输线、6.微型内窥式成像装置、7.钢丝、8.滑动装置、9.缆索、10.锚杯、11.锚下垫板、12.锚圈、13.后盖、14.手持式图像采集设备、15.温湿度传感器、16.高密度聚乙烯防护套。
实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细描述。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
相反,本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步,为了使公众对本发明有更好的了解,在下文对本发明的细节描述中,详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
实施例1
一种内窥式缆索锈蚀检测装置,如图1-5所示,所述检测装置包括微型内窥式成像装置6和滑动装置8;
微型内窥式成像装置6,用于采集待测缆索内钢丝的表面形貌及锈蚀状态图像;所述微型内窥式成像装置6包括照明系统、光学系统、CCD传感器三部分,所述照明系统采用至少一支发光二极管LED光源2,亮度可调,保证视场内光照均匀;所述光学系统包括反射棱镜1和转像透镜3,所述反射棱镜1用于改变成像方向,所述转像透镜3用于待测钢丝的成像;CCD传感器4采用高分辨率数字式光电耦合器件,将光信号转变为电信号,本实施例中选取直径小、清晰度高、成像像素40万的工业级CCD;
滑动装置8,滑动装置8与所述微型内窥式成像装置6连接,用于实现所述微型内窥式成像装置6沿缆索长度方向的移动;增加了微型内窥式成像装置6沿缆索长度方向的检测区域;
所述检测装置还包括持式图像采集设备14;CCD传感器4所产生的电信号经由数据传输线5传输至持式图像采集设备14。
所述微型内窥式成像装置6固定在滑动装置8上,所述滑动装置8用于实现微型内窥式成像装置6的移动,所述滑动装置8能够沿着缆索9长度方向移动;检测时,控制所述微型内窥式成像装置6与缆索9内待测钢丝相邻。
在高密度聚乙烯护套16(或高密度聚乙烯护筒)与外侧之间,沿着缆索9环向布置两个或两个以上所述微型内窥式成像装置6,每个微型内窥式成像装置6分别固定在一滑动装置上;增加了缆索内钢丝锈蚀的检测区域范围,提升缆索锈蚀检测效率。
在高密度聚乙烯护套16与外侧钢丝7之间的锈蚀检测区域设置温湿度传感器15,提高锈蚀检测的可靠性及适用性。在缆索检测区域设置复合温湿度传感器15,可以用于判断锈蚀发展的条件,提高缆索锈蚀检测的可靠性。
根据评定得到的当前锈蚀状态及缆索内温湿度条件对后续服役期缆索内钢丝锈蚀发展进行评价,提出后续检测周期设计方案,可以降低固定检测周期对评定拉索安全带来的影响。
实施例2
一种内窥式缆索锈蚀检测方法,所述方法采用内窥式缆索锈蚀检测装置,本实施例所采用的内窥式缆索锈蚀检测装置与实施例1中所述内窥式缆索锈蚀检测装置相同。
所述检测方法包括以下步骤:
(1)在试验室条件下,对未锈蚀钢丝以及不同锈蚀状态、不同锈蚀程度的钢丝进行成像,通过图像处理算法获得不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息;
(2)应用微型内窥式成像装置,采集待测钢丝表面图像,通过图像处理算法,获得待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息;
(3)将步骤(2)中获得的所述待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息与步骤(1)中不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息进行计算分析,采用数字图像相关性技术以及模糊数学隶属函数快速判定所述待测缆索内钢丝的表面锈蚀状态及锈蚀程度;
(4)将步骤(2)中获得的相同位置不同检测时刻获得的待测钢丝表面图像通过图像匹配与识别算法,判断该位置处钢丝锈蚀发展的倾向性,估计钢丝锈蚀发展速率。
步骤(1)中,所述图像后处理过程具体为:将获取的不同锈蚀状态、不同锈蚀程度的钢丝图像通过数字图像处理技术进行滤波降噪处理,并将图像转化为256阶灰度图,划分不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征;通过阈值分割、图像识别及相关性分析提取不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度阈值,并对图像特征信息进行量化,获得不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的定量特征信息。
步骤(2)中,通过图像处理算法,对获取的待测钢丝表面图像进行处理所述图像处理算法具体为:将获得的待测缆索内钢丝图像进行与步骤(1)中相同的滤波降噪处理,并将待测缆索内钢丝图像转化为256阶灰度图,获得待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息。
所述微型内窥式成像装置固定在滑动装置上,所述滑动装置用于实现微型内窥式成像装置的移动,所述滑动装置能够沿着缆索长度方向移动;检测时,控制所述微型内窥式成像装置与缆索内钢丝相邻。
高密度聚乙烯护套与钢丝之间,沿着缆索环向布置两个或两个以上所述微型内窥式成像装置,每个微型内窥式成像装置分别固定在一滑动装置上。
在高密度聚乙烯护套与钢丝之间的锈蚀检测区域设置温湿度传感器,提高锈蚀检测的可靠性及适用性。
实施例3
一种内窥式缆索锈蚀检测方法,所述方法采用内窥式缆索锈蚀检测装置(与实施例1中所述内窥式缆索锈蚀检测装置相同,所述内窥式缆索锈蚀检测装置如图1-5所示)。
所述检测方法具体为:
根据相应检测周期,通过手持式图像采集设备14获取微型内窥式成像装置6采集的待测钢索内钢丝7表面图像,通过图像处理算法进入图像处理过程。
事先通过试验室对完好钢丝及不同锈蚀状态、不同锈蚀程度钢丝采用微型内窥式成像装置6进行成像,对完好钢丝及不同锈蚀状态、不同锈蚀程度钢丝通过数字图像处理技术对图像进行滤波降噪处理,将图像转化为256阶灰度图,划分不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下的灰度统计特征,通过阈值分割、图像识别及相关性分析提取不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下的灰度阈值,并对图像特征信息进行量化。对实际检测中获取的待测钢丝图像进行相同的滤波降噪处理,并将图像转化为256阶灰度图,计算待测钢丝图像的灰度直方图及图像定量特征信息,并与试验室的量化结果采用数字图像相关性分析,进一步根据模糊数学隶属函数的方法快速判定当前钢丝隶属于试验室试验中的某个锈蚀状态,实现拉索内钢丝表面形貌及锈蚀程度的快速定量检测。
所述检测方法的检测原理为:目前广泛使用的高强钢丝表面均镀有锌层或锌铝合金层,表层形成致密氧化膜,锌层破损后形成牺牲阳极保护钢丝基体不发生锈蚀,当锌层耗尽后钢丝基体发生腐蚀,从失去光泽、变色、有轻微锈皮到锈皮较厚,出现点蚀麻坑,进而形成较厚锈层,根据不同的腐蚀环境条件,锈蚀产物分别为羟基氧化铁、三氧化二铁和四氧化三铁,每种腐蚀产物的颜色也不同。因此可以根据钢丝表面的腐蚀形貌及腐蚀产物颜色变化,采用微型内窥式成像装置对钢丝表面形态进行成像,进而通过一些列图像处理等手段,实现拉索内钢丝表面形貌及锈蚀程度的快速定量检测。

Claims (10)

1.一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,所述检测方法基于微型内窥式成像装置,能够对缆索锚固段以及自由段内钢丝的表面锈蚀状态和锈蚀程度实现可视化定期无损检测;
所述检测方法通过微型内窥式成像装置获取待测缆索内钢丝的表面形貌及锈蚀状态图像,即获得待测钢丝图像,通过图像处理算法获取所述待测钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息,对相同位置不同检测时刻的钢丝图像通过图像匹配与识别算法,判断钢丝锈蚀发展倾向性,根据通过试验室试验得到的不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息,通过数字图像相关性分析以及模糊数学隶属函数判定所述待测缆索内钢丝的表面锈蚀状态及锈蚀程度。
2.根据权利要求1所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,所述检测方法包括以下步骤:
(1)在试验室条件下,对未锈蚀钢丝以及不同锈蚀状态、不同锈蚀程度的钢丝进行成像,通过图像处理算法获得不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息;
(2)应用微型内窥式成像装置,采集待测钢丝表面图像,通过图像处理算法,对获取的待测钢丝表面图像进行处理,获得待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息;
(3)将步骤(2)中获得的所述待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息与步骤(1)中不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息进行计算分析,采用数字图像相关性技术以及模糊数学隶属函数快速判定所述待测缆索内钢丝的表面锈蚀状态及锈蚀程度;
(4)将步骤(2)中获得的相同位置不同检测时刻获得的待测钢丝表面图像通过图像匹配与识别算法,判断该位置处钢丝锈蚀发展的倾向性,估计钢丝锈蚀发展速率。
3.根据权利要求2所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,步骤(1)中,所述图像处理算法过程具体为:将获取的不同锈蚀状态、不同锈蚀程度的钢丝图像通过数字图像处理技术进行滤波降噪处理,并将图像转化为256阶灰度图,划分不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度统计特征;通过阈值分割、图像识别及相关性分析提取不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的灰度阈值,并对图像特征信息进行量化,获得不同表面形貌、不同锈蚀程度条件下钢丝图像的定量特征信息。
4.根据权利要求3所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,步骤(2)中,通过图像处理算法,对获取的待测钢丝表面图像进行处理,具体为:将获得的待测缆索内钢丝图像进行与步骤(1)中相同的滤波降噪处理,并将待测缆索内钢丝图像转化为256阶灰度图,获得待测缆索内钢丝图像的灰度统计特征以及定量特征信息。
5.根据权利要求1所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,所述微型内窥式成像装置固定在滑动装置上,所述滑动装置用于实现微型内窥式成像装置的移动,所述滑动装置能够沿着缆索长度方向移动;检测时,控制所述微型内窥式成像装置与缆索内待测钢丝相邻。
6.根据权利要求5所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,在高密度聚乙烯护套与钢丝之间,沿着缆索环向布置两个以上所述微型内窥式成像装置,每个微型内窥式成像装置分别固定在一滑动装置上。
7.根据权利要求1所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,在高密度聚乙烯护套与钢丝之间的锈蚀检测区域设置温湿度传感器,提高锈蚀检测的可靠性及适用性。
8.根据权利要求1所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,所述方法采用一种内窥式缆索锈蚀检测装置,所述检测装置包括:
微型内窥式成像装置,用于采集待测缆索内钢丝的表面形貌及锈蚀状态图像;
滑动装置,用于实现所述微型内窥式成像装置沿缆索长度方向的移动。
9.根据权利要求8所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,所述微型内窥式成像装置包括照明系统、光学系统、CCD传感器三部分;
所述照明系统采用至少一支发光二极管LED作为光源;
光学系统包括反射棱镜和转像透镜,所述反射棱镜用于改变成像方向,所述转像透镜用于待测钢丝的成像;
CCD传感器采用高分辨率数字式光电耦合器件,将光信号转变为电信号。
10.根据权利要求9所述一种内窥式缆索锈蚀检测方法,其特征在于,所述检测装置还包括手持式图像采集设备;CCD传感器所产生的电信号经由数据传输线传输至手持式图像采集设备。
CN201610438580.1A 2016-06-17 2016-06-17 一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置 Active CN105911073B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610438580.1A CN105911073B (zh) 2016-06-17 2016-06-17 一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610438580.1A CN105911073B (zh) 2016-06-17 2016-06-17 一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105911073A CN105911073A (zh) 2016-08-31
CN105911073B true CN105911073B (zh) 2018-09-14

Family

ID=56750492

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610438580.1A Active CN105911073B (zh) 2016-06-17 2016-06-17 一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105911073B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190100408A1 (en) * 2017-09-29 2019-04-04 Otis Elevator Company Rope deterioration detection
CN110046630A (zh) * 2018-01-16 2019-07-23 上海电缆研究所有限公司 物体的缺损模式识别方法/系统/装置及可读存储介质
CN111157531A (zh) * 2019-12-25 2020-05-15 南京悠阔电气科技有限公司 一种基于深度学习的变电站设备缺陷识别方法
CN114075808A (zh) * 2020-08-17 2022-02-22 比亚迪股份有限公司 斜拉桥结构

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201096729Y (zh) * 2007-10-31 2008-08-06 重庆大学 桥梁拉索表面检测装置
CN102621159A (zh) * 2012-04-24 2012-08-01 重庆大学 缆索护套破损检测装置及综合检测系统
CN103018166A (zh) * 2011-09-23 2013-04-03 北京九通衢道桥工程技术有限公司 一种桥梁缆索爬行检测装置
CN103698336A (zh) * 2013-12-15 2014-04-02 柳州欧维姆机械股份有限公司 视频检测缆索锚固区段外表损伤检测装置及其检测方法
CN104198672A (zh) * 2014-09-01 2014-12-10 北京科技大学 基于平面应力状态应力集中的桥梁缆索锈蚀监测方法
CN105158276A (zh) * 2015-08-05 2015-12-16 中铁大桥科学研究院有限公司 一种用于检测桥梁吊杆的装置及其检测方法
CN105352975A (zh) * 2015-12-02 2016-02-24 湖南拓达结构监测技术有限公司 一种桥梁缆索外观检测方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0656366B2 (ja) * 1988-07-15 1994-07-27 西日本電線株式会社 ケーブルの表面欠陥検出装置
JPH09161555A (ja) * 1995-12-12 1997-06-20 Sumitomo Electric Ind Ltd 電線、ケーブル及びその摩耗検知方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201096729Y (zh) * 2007-10-31 2008-08-06 重庆大学 桥梁拉索表面检测装置
CN103018166A (zh) * 2011-09-23 2013-04-03 北京九通衢道桥工程技术有限公司 一种桥梁缆索爬行检测装置
CN102621159A (zh) * 2012-04-24 2012-08-01 重庆大学 缆索护套破损检测装置及综合检测系统
CN103698336A (zh) * 2013-12-15 2014-04-02 柳州欧维姆机械股份有限公司 视频检测缆索锚固区段外表损伤检测装置及其检测方法
CN104198672A (zh) * 2014-09-01 2014-12-10 北京科技大学 基于平面应力状态应力集中的桥梁缆索锈蚀监测方法
CN105158276A (zh) * 2015-08-05 2015-12-16 中铁大桥科学研究院有限公司 一种用于检测桥梁吊杆的装置及其检测方法
CN105352975A (zh) * 2015-12-02 2016-02-24 湖南拓达结构监测技术有限公司 一种桥梁缆索外观检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105911073A (zh) 2016-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA2986537C (en) Method of inspecting a steel strip
CN105911073B (zh) 一种内窥式缆索锈蚀检测方法及检测装置
EP2990775B1 (en) Systems and methods for detecting crack growth
US9063008B2 (en) Nondestructive testing of a carrier element of an elevator installation
KR101340825B1 (ko) 패턴 검사 장치, 패턴 검사 방법, 및 패턴을 갖는 구조체
EP2869067B1 (en) Method and system for non-destructive inspection comprising a position determination
JP2006292747A (ja) 渦電流探傷検査方法及びシステム
ATE444483T1 (de) Verbesserung der spektralen und/oder räumlichen auflösung in einem laser-scanning mikroskop
US20190219507A1 (en) Apparatus and method for extracting low intensity photonic signals
KR20170091088A (ko) 유체 샘플에서 나노입자를 광학적으로 검출하는 방법 및 장치
US6975391B1 (en) Method and apparatus for non-destructive testing
JP2009075098A (ja) 磁粉濃度測定装置及び磁粉濃度測定方法
CN109682824A (zh) 基于图像融合的钢丝绳无损检测方法及其装置
Duan et al. Study on surface defect vision detection system for steel plate based on virtual instrument technology
Zhang et al. Nondestructive testing of wire ropes based on image fusion of leakage flux and visible light
O'Byrne et al. Effects of turbidity and lighting on the performance of an image processing based damage detection technique
CN205941385U (zh) 一种内窥式缆索锈蚀检测装置
JP2010038759A (ja) 表面欠陥の検査方法、表面欠陥検査装置、鋼板の製造方法、及び鋼板の製造装置
KR20030063428A (ko) 시료 표면의 결함 측정 및 평가 방법
CN113643247A (zh) 一种强抖动下基于形态学滤波的钢丝绳断丝检测方法
JP2006138784A (ja) 渦電流探傷プローブおよび渦電流探傷システム
CA2595195A1 (en) Pattern recognition systems and methods
KR20220028350A (ko) 배관 결함 분석 장치 및 방법
KR20170075101A (ko) 강판 검사 장치 및 방법
CN110940679A (zh) 基于fpga的电子内窥镜裂纹检测系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant