摘要
本申请涉及灌注桩检测技术领域,公开了基于多模态超声阵列的灌注桩完整性检测系统,系统包括:可形变多模态超声探头,用于通过智能材料驱动器自适应调整姿态;智能耦合注入模块,用于自动清洁灌注桩内部通道内壁;多源数据处理模块,用于接收原始超声波形数据和超声探头的实时位置信息;深度学习识别模块,用于生成包括缺陷类别和初步特征的识别结果;缺陷定位评估模块,构建包括缺陷空间坐标、几何尺寸和严重程度参数的缺陷模型;诊断决策模块,用于提供针对性修复建议。本发明通过集成的纵波、横波和瑞利波换能器发射接收超声信号,获取桩体内部结构信息,如此扩展了超声波束覆盖范围,有效弥补了传统方法在声测管之间区域的检测盲区。
技术关键词
完整性检测系统
多模态
智能材料驱动器
复合凝胶
混合卷积神经网络
深度学习识别
探头
超声波
实时位置
超声换能器
强化学习框架
阵列
微型驱动器
信号处理算法
深度特征提取
缺陷类别
长短期记忆网络
数据处理模块
灌注桩检测技术