8月13日，yl23411永利柳伟续副教授在国际期刊《国际无损检测与评价（NDT & E International）》（中科院一区）在线发表了题为《基于深度学习的道岔结构伤损检测（Structural damage detection of switch rails using deep learning）》的导波无损检测研究成果。柳伟续为论文第一作者，公司为论文第一作者单位，浙江大学、美国纽约州立大学石溪分校、中国铁道科学研究院等为合作研究单位。
为了提高非规则波导结构伤损检测的识别精度和可靠性，该研究基于导波无损检测技术，提出了一种用于一维导波信号的卷积神经网络深度学习自动检测算法模型。实验结果表明，与传统方法对比，该方法不仅提高了非规则波导结构的导波检测精度和可靠性，同时该检测模型具有更高的泛化能力。该算法模型的初步尝试，不仅展示了其在检测非规则波导结构方面的有效性，也为基于导波的深度学习算法在此领域的应用奠定了基础。
未来，这一算法可以进一步应用于非规则波导结构——骨骼的伤损识别，促进导波声学、计算机科学以及生物医学等多个学科的交叉融合与发展，从而为导波无损检测技术在生物医学诊断领域提供新的方法和技术支撑。
《国际无损检测与评价》是无损检测研究领域的国际顶级学术期刊，旨在报道各类无损检测方法、材料测试与表征的最新研究成果。该研究工作得到国家重点研发计划、安徽省高校自然重点项目、安徽省高校优秀青年研究等项目的支持。（yl23411永利）
