[发明专利]一种基于深度学习的螺栓松动检测方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202210507950.8 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN114742820B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 崔闯;劳武略;张清华;许肇峰;曹珊珊;王勇平 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学;广东交科检测有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 成都行之智信知识产权代理有限公司 51256 | 代理人： | 宋辉 |
| 地址： | 610000*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的螺栓松动检测方法、系统及存储介质，获取历史螺栓图像集并构建目标检测数据集和关键点检测数据集；构建目标检测网络模型，通过目标检测数据集对目标检测网络模型进行训练，获得最优目标检测模型；构建关键点检测模型，通过关键点检测数据集对关键点检测模型进行训练，获得最优关键点检测模型；获取实时螺栓图像，并将实时螺栓图像依次输入到最优目标检测模型以及最优关键点检测模型中进行检测，并根据检测结果对实时螺栓图像进行几何校正，再通过有向边线值的方法计算螺栓边线角度值，根据所述角度值判断螺栓是否松动；本发明的有益效果为提高了对螺栓检测的效率；准确检测螺栓的六个角点坐标，然后基于角点坐标进行螺栓角度计算，提高了高强螺栓松动检测的准确性与可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 螺栓 松动 检测 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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