裂纹尖端

采用大功率CO₂激光对25CrMnSi钢板CCT试件裂纹端部进行处理，并与未处理试件进行对比研究。结果显示，激光处理能够有效提升试件的疲劳门槛值ΔKth，疲劳寿命提高2倍以上，裂纹扩展速率da/(dN)显著降低。通过对试件进行微观组织分析和微观硬度测量，确定了高强度钢板激光热处理的初步规范。同时，对试验结果进行统计分析，得到了疲劳裂纹扩展循环数N与激光处理参数的近似关系式。

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。

电池片裂纹的数据集，挺适合做图像识别训练的。图像量大，种类也全，什么线裂、环裂、微裂、正常的电池片，全都有，直接能拿来分批喂模型。你要是在搞光伏质检方向，或者练练CNN这类的模型，这个资源还蛮有用的。 图像都是按类型分好类的，子文件夹命名也比较直观，比如正常、微裂这些，所以读取的时候，用ImageFolder一类的接口就方便多。预部分也没太大难度，常规的去噪、归一化就行，没啥奇怪的格式。 训练方面建议你用卷积神经网络（CNN），挺容易就能出结果。要是想玩传统点的路线，SVM或者随机森林也能试试，特征可以从纹理、边缘信息这些维度搞一搞。模型调好以后，再拉一批图像验证一下泛化能力，基本就能上线上跑