TGViewer
мосты.sci мосты.sci @bridges_sci · 454 subscribers
Post #433 694
#bridge_paper #SCHM #bridge_inspection #steel_bridges #OA

An Attention-Based Detection Method of Fatigue Cracks on Steel
// Метод обнаружения усталостных трещин в стальных конструкциях, основанный на анализе визуальных данных, полученных многокадровой фотофиксацией //


Qian-Qian Yu et al (China)

В статье описывается предложенная методика обнаружения трещин в стальных конструкциях с использованием многокадровых динамических изображений. Далее поле перемещений вычисляется на основе разности координат множества совпадающих характерных точек. Путем выделения неоднородностей в поле смещений можно локализовать усталостные трещины.

Данный подход позволяет определить поле перемещений целевой конструкции при динамической нагрузке, используя цифровую камеру потребительского класса без дополнительной предварительной обработки конструкции или её окружения. Метод позволил обнаружить усталостные трещины шириной 5 мкм, анализируя разрывы в поле смещений вокруг трещин.

Abstract: Steel structures are susceptible to fatigue cracking under cyclic loading, which can lead to catastrophic structural failure. In the incipient phase of crack propagation, the width of fatigue cracks typically measures less than 0.1 mm, making them difficult to detect using standard imaging techniques. This study presents a novel approach to crack detection on steel structures by tracking the displacement field on the structural surface derived from visual data. Initially, video or sequential images of the target structure under loading are captured and processed using an enhanced dense feature-matching model. The surface displacement field is then computed from the coordinate difference of the numerous matched feature points. By extracting discontinuities within the displacement field, fatigue cracks can be localized. Two case studies were conducted to validate the methodology: one involving a with a pre-existing crack and another steel plate with fatigue crack propagation. The findings indicate that the proposed method can be used to detect minuscule cracks, with crack widths as small as 5 μm. Factors potentially influcencing the method, including the texture of the steel surface, the region of interest (ROI) area ratio, the density of matching, and the resolution of input images, were discussed. Compared to traditional image-based semantic segmentation techniques, this approach is more convenient and precise, offering a promising avenue for the nondestructive evaluation of steel structures in civil engineering.


An Attention-Based Detection Method of Fatigue Cracks on Steel // Qian-Qian Yu, Jie Wang, Xiang-Lin Gu, Sudao He, Shenghan Zhang/ Structural Control and Health Monitoring. – 2025. – Article ID

Заглавное изображение - авторов статьи
  • 👍 4
More from @bridges_sci
  1. Mar 10, 2026Post #536
  2. Mar 10, 2026Рады приветствовать всех, кто присоединился к каналу после упоминания в папках замечательн…
  3. Dec 31, 2025Редакция канала "Мосты.sci" спешит поздравить всех дорогих подписчиков с наступающим Новым…
  4. Dec 29, 2025#bridge_paper #SEI #bridge_managment Mohamed Abdelillah Fidma, Franziska Schmidt and Jean-…
  5. Dec 11, 2025#bridge_paper #Other #Loads #Accidents #Infrastructures #OA Simplified Impact Load Model A…
  6. Dec 9, 2025#bridge_paper #BMS #BrIM #bridge_maintenance #Infrastructures #OA An Automated Information…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →