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非接触式螺栓松动在线检测方法研究

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为了保证机械装备高质量的工作性能,需要对螺栓连接结合面在服役状态下的连接质量进行实时的监测.针对目前接触式螺栓松动监测方法的缺点,提出通过detectron2深度学习方法,对松动螺栓进行快速的识别和判断.通过imglab对现有的图片进行标注,确定目标检测的种类及角点位置;对标注数据集进行训练,最终可实现对松动的螺栓进行辨识.结果表明:相对于传统的螺栓松动监测方法,该方法不仅能快速识别和定位松动的螺栓,还能预测角点的位置,并计算出螺栓松动后旋转角度,为螺栓连接件的健康监测提供一种新的方法.
Research on Non-Contact Online Detection Method of Bolt Looseness

Bolted JointDeep LearningDetectron2Target DetectionRotation Angle

李星霖、周洋、孙鑫垚、孙沐邦

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郑州大学机械与动力工程学院,河南 郑州 450001

螺栓连接 深度学习 Detectron2 目标检测 旋转角度

河南省自然科学基金

202300410431

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.393(11)
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