摘要
本公开的实施例提供一种基于量子光感的残余应力智能检测方法和系统,属于残余应力检测技术领域。所述方法包括:采集待测区域表面的量子点涂层的多光谱图像数据和温湿度数据;将所述多光谱图像数据、所述温湿度数据和所述待测区域的材料性能参数输入残余应力检测模型,得到所述待测区域的残余应力分布图;可视化输出所述残余应力分布图。本公开实施例的一种基于量子光感的残余应力智能检测方法和系统,通过将量子点涂层的光‑力耦合效应与机器学习算法相结合,基于多光谱动态成像与环境数据补偿,实现了复杂工况下的残余应力可视化检测,实现了高分辨、非破坏、多材料适配的检测技术,为智能制造与结构健康提供了开拓性的技术思路。
技术关键词
量子点
材料性能参数
智能检测方法
多光谱
仿真数据
高光谱相机
脉冲激光器
温湿度传感器
图像
应力检测技术
光纤光栅传感器
涂层材料
荧光材料
智能检测系统
机器学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
排放测算方法
机器学习方法
驾驶风格分类
车辆轨迹数据
仿真场景
微型发光二极管芯片
发光结构
像素单元
量子点结构
微透镜阵列
多模态特征
变化检测模型
信息处理方法
激光雷达点云数据
实时数据
热源模型参数
应力场
训练神经网络模型
三维温度场
实时监测数据
数据驱动建模方法
仿真数据
称重模型
桥梁专用
桥梁结构