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申请/专利权人：广东天信电力工程检测有限公司

摘要：本发明涉及X射线信息分析技术领域，尤指一种耐张线夹X射线信息分析系统。包括依次通信连接的X射线成像模块、图像分析模块、三维重建模块、监控预警模块和增强现实交互模块。X射线成像模块获取耐张线夹的X射线图像数据，并传输至图像分析模块；图像分析模块用人工智能算法处理图像数据，识别裂纹和缺陷，生成分析报告；三维重建模块基于分析结果构建三维模型；监控预警模块用强化学习算法实时监控并调整预警阈值，检测异常生成预警信息；增强现实交互模块提供交互界面。本发明实现了对耐张线夹的高效检测、精准分析和及时预警，为维护人员提供了全面、可靠的决策支持，显著提升了耐张线夹的安全性和运行效率。

主权项：1.一种耐张线夹X射线信息分析系统，其特征在于，包括依次通信连接的X射线成像模块、图像分析模块、三维重建模块、监控预警模块和增强现实交互模块；所述X射线成像模块用于通过复合成像技术获取耐张线夹的X射线图像数据，并将所述X射线图像数据传输至所述图像分析模块；所述图像分析模块用于使用人工智能算法对接收的X射线图像数据进行处理和分析，自动识别微小裂纹、腐蚀痕迹和其他潜在缺陷，生成图像分析报告；所述三维重建模块用于基于图像分析模块生成的分析结果，采用三维重建算法构建耐张线夹的三维模型，展示其内部结构的三维可视化图像；所述监控预警模块用于通过强化学习算法，实时监控并动态调整预警阈值，检测到异常时自动生成预警信息，并通知相关人员；所述增强现实交互模块用于接收监控预警模块的预警信息和三维模型数据，通过增强现实技术提供交互界面；其中，所述图像分析模块的运行过程包括以下步骤：获取X射线图像数据，并进行预处理操作，利用自适应直方图均衡化的图像增强技术，提升图像对比度和细节；应用基于多尺度卷积神经网络的深度学习算法，从预处理后的图像中提取多尺度特征，包括微小裂纹、腐蚀痕迹和其他潜在缺陷的特征；利用时序卷积网络分析图像序列中的缺陷变化，生成缺陷发展曲线，评估缺陷严重程度及其演变趋势；基于缺陷发展曲线的分析结果，生成图像分析报告，所述图像分析报告包括X射线图像的缺陷位置、类型和严重程度；所述缺陷发展曲线的公式如下： ；其中，表示在时间t时刻的缺陷发展程度，数值越大表示缺陷越严重；表示初始缺陷程度；表示裂纹发展的指数增长系数；表示腐蚀影响系数；表示时间时刻腐蚀痕迹的发展函数；t表示时间变量；表示在积分计算中使用的微小时间增量，用于累积计算腐蚀痕迹随时间的发展对整体缺陷的影响；所述三维重建模块的运行过程包括以下步骤：从图像分析模块接收并预处理X射线图像数据；利用点云生成算法，将预处理后的X射线图像数据转换为三维点云数据；采用自适应Delaunay三角剖分算法，根据点云数据的密度自动调整网格密度，生成三维网格模型，展示耐张线夹的复杂几何结构；在三维网格模型上应用智能标记算法，自动标注图像分析模块识别的缺陷位置和类型，采用颜色编码方式区分不同类型的缺陷，利用有限元分析方法对模型进行动态优化；将最终生成的三维模型及其缺陷信息通过增强现实接口进行多层次展示，提供三维可视化图像和详细的缺陷分析报告；所述Delaunay三角剖分算法的公式如下： ；其中，表示Delaunay三角剖分结果，是通过对点云数据进行三角剖分生成的三角网格模型，展示耐张线夹的复杂几何结构；表示点云数据中三个点、和组成的三角形；P表示三维点云数据，由预处理后的X射线图像数据转换而来，表示耐张线夹的空间分布点；、和表示三维点云数据中的任意三个点，用于构建Delaunay三角形；m表示点集P中三角形的总数。

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