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基于图像识别的钢轨夹板接头螺栓状态检测算法

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鉴于当前钢轨夹板接头螺栓故障检测所面临的复杂环境及识别精度不足的挑战,提出一种基于图像识别技术的新型螺栓缺失与余量不足故障检测算法.以YOLOv5 作为核心检测模型,精准定位图像中的螺栓检测区域.同时,对RegNet进行了优化改进,将颜色特征与形态特征作为浅层特征输入,并结合包含深层特征的模板图像,共同构成二分类的输入数据.通过采集数据集并进行实验验证,结果表明,所提出的算法在螺栓缺失和余量不足检测上的识别精度达到了 99.63%,相较于VGG、RegNet、EffcientNet、MobileNet等传统模型,其准确率最大提升达 4.26%,最小提升为 2.98%.在螺栓余量不足或缺失的情况下,所提出的算法能在满足实时检测要求的同时,准确检测出螺栓的故障状态.

席雷、吕锐、张强、何海琦

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钢轨夹板接头螺栓 螺栓松动 余量不足 深度学习 目标检测 RegNet

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.10.016

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(10)