Page 68 - 无损检测2025年第四期

刘晏长：
装配式钢结构建筑抗侧力支架缺陷超像素级 Gabor 识别方法
低假阳性率，提升识别准确性与可靠性，具备良好的
实际应用潜力。
参考文献：
[1] 董明，万回回，孙思雅，等. 液压支架缸体环焊缝缺陷
超声相控阵检测方法研究[J]. 煤炭工程，2023，55（11）：
154-159．
[2] 张鑫，潘建全，李旭，等. 液压支架油缸内壁缺陷修复
机械臂的运动学分析与仿真[J]. 机床与液压，2023，
51（6）：131-136．
[3] 聂美玲，常建国，叶彤，等. 基于PDCA的某玉米联
合收获机支架断裂失效分析[J]. 农机化研究，2023，
45（12）：15-19．
[4] 姚志东，卢佳祁，熊梦雅，等. 基于计算机视觉的钢结
构表面缺陷智能识别研究综述[J]. 建筑结构，2023，
53（24）：126-135．
[5] 邓勇，黄远伟，赖治屹. 钢板缺陷识别的Volterra-SVM
模型研究[J]. 机械科学与技术，2023，42（1）：132-138．
[6] 姚浩，夏桂然，刘泽佳，等. 基于机器学习的粘钢构件
粘接层缺陷识别方法研究[J]. 应用数学和力学，2024，
45（4）：427-437．
[7] 胡欣，周运强，肖剑，等. 基于改进YOLOv5的螺纹钢
38
2025 年 第 47 卷 第 4 期
无损检测
表面缺陷检测[J]. 图学学报，2023，44（3）：427-437．
[8] LIU Q P，SONG Y，TANG Q，et al．Wire rope
defect identification based on ISCM-LBP and GLCM
features[J]. The Visual Computer，2024，40（2）：545-557．
[9] 李少雄，史再峰，孔凡宁，等. 一种面向钢材表面缺陷
检测的改进型YOLOv5算法[J]. 激光与光电子学进展，
2023，60（24）：2412003．
[10] 梁印，朱航宇，罗林根，等. 基于深度学习钢中非金属
夹杂物图像识别[J]. 钢铁，2023，58（12）：62-70．
[11] 孔玲爽，闵悦，何静，等. 基于脉冲神经网络的钢材表
面缺陷识别研究[J]. 包装工程，2022，43（15）：13-22．
[12] 张玉彬， 刘鹏谦，陈丽娜，等. 基于YOLO v5的带涂层
钢结构亚表面缺陷脉冲涡流热成像智能检测[J]. 红外
技术，2023，45（10）：1029-1037．
[13] 王亦君，蒋首超. 基于计算机视觉的钢构件防腐涂层缺
陷检测[J]. 建筑钢结构进展，2023，25（12）：85-93.
[14] 杨海林，张宏祥. 冲击回波法识别孔道灌浆缺陷尺寸的
研究[J]. 建筑结构，2023，53（10）：97-104．
[15] 夏慧，郑军，邱锦川，等. 钢丝绳缺陷涡流热成像在线
检测方法研究[J]. 中国机械工程，2022，33（9）：1044-
1050．
[16] 杨昌群. 基于自适应最稀疏时频分析的电力线线夹段
缺陷检测研究[J]. 结构工程师，2023，39（1）：46-55．