公开(公告)号：CN119540209A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411695967.6

申请日：2024-11-25

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 郭亮 ,  张尊强 ,  高宏力 ,  武伟华 ,  李金龙 ,  李世超 ,  由智超

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06T7/136 ,  G06T7/11 ,  G06T7/60 ,  G06T7/64 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及轨道交通检测技术领域，公开了一种基于串联钢丝的转向架螺栓松动检测方法，包括：利用改进的YOLOv8螺栓区域检测模型识别8字串联防松钢丝串联螺栓所在区域，并输入训练好的U‑net网络进行识别，判断输出结果是否为包含8字防松钢丝两边的图像；对包含8字防松钢丝两边的图像二值化后进行骨架提取，得到第一单像素线与第二单像素线；计算第一单像素线与第二单像素线的夹角，判断夹角是否小于设定阈值；提取第一单像素线的间隔像素点并进行直角坐标转换，再拟合得到间隔像素点拟合曲线；选取第一曲线段与第二曲线段，计算曲线段内各间隔像素点的曲率，利用最大的曲率值判断是否存在螺栓松动；该方法提高了螺栓检测精度与效率。

公开(公告)号：CN119559148A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411695965.7

申请日：2024-11-25

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 郭亮 ,  武伟华 ,  高宏力 ,  张尊强 ,  李金龙 ,  李世超 ,  由智超

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06T7/11 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/40 ,  G06T5/30 ,  G06T7/60 ,  G06T7/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G01L5/24 ,  G01M13/00

Abstract: 本发明涉及列车监测技术领域，公开了一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法，包括：获取地铁转向架关键部位的螺栓二维图像数据与螺栓三维图像数据；对螺栓二维图像数据进行数据增强，并输入BOLT‑YOLO螺栓检测模型进行地铁转向架关键部位识别，输出包含关键部位的螺栓图像并对每个关键部位进行编号；获取独立的螺栓区域图像，并输入Unet语义分割网络模型进行两段螺栓防松线识别，通过防松线与螺栓的角度变化来判断松动状态；若二维图像信息不足，生成螺栓的三维点云模型，并通过精确配准和基准面高度差计算，判定螺栓是否超出误差范围；该方法不仅能够实时检测列车螺栓的异常状态，还提高了检测精度以及降低了资源利用率。