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在磁粉探伤中,如果磁悬液体积浓度不成比例,就不能进行正确的探伤.浓度过稀时,因磁粉吸附不足,不能进行微细缺陷的探伤;浓度过浓时,因磁粉的集积,在缺陷部位产生过厚的磁粉吸附,造成识别困难.在磁粉探伤过程中,随着探伤次数增加,磁粉被探伤零部件吸附后逐步地消耗,为了调整磁悬液浓度,每日开工前必须对磁悬液进行体积浓度的测试,按测试结果来确定磁粉的补充或更换磁悬液.

关键词：体积浓度磁悬液离心方法测定磁粉探伤吸附零部件缺陷测试

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基于无人机巡检的铁路隧道口墙体裂缝智能检测技术研究

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北京交通大学学报 2025年

作者：吴克烽许贵阳白堂博北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室

铁路隧道口墙体裂缝检测技术是铁路运行安全的重要保障，针对人工巡检周期长、准确性低等问题，提出一种基于无人机巡检的铁路隧道口墙体裂缝检测方法，通过无人机搭载高清相机获取铁路隧道口高清影像数据，对采集到的图像数据进行预处... 详细信息

铁路隧道口墙体裂缝检测技术是铁路运行安全的重要保障，针对人工巡检周期长、准确性低等问题，提出一种基于无人机巡检的铁路隧道口墙体裂缝检测方法，通过无人机搭载高清相机获取铁路隧道口高清影像数据，对采集到的图像数据进行预处理得到隧道口墙体的图像；利用图像标注软件对隧道口墙体裂缝进行标注，构建墙体裂缝训练数据集；根据隧道口墙体裂缝特征，改进YOLOv8目标检测模型，引入感受野注意力卷积（Receptive Field Attention Convolution，RFAConv）构建全新的C2f＿RFA模块，提高模型对裂缝所在区域的关注度，使用BiFPN替换原有的特征融合网络，提高模型对不同尺度目标的检测精度，使用EIoU损失函数最小化目标边界框和真实边界框的高度和宽度差异，提高模型的检准率。经实际隧道口检测试验，结果表明：改进后的模型裂缝检测的准确率和召回率达到了94.5%和94.2%，能够较好的利用无人机巡检采集的隧道口墙体图像数据，实现对隧道口墙体裂缝进行检测。

关键词：铁路隧道无人机巡检裂缝检测 YOLOv8 感受野注意力

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