【技术实现步骤摘要】
一种螺栓松动检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及机器视觉检测与测量
，具体涉及一种螺栓松动检测方法及装置。
技术介绍
[0002]螺栓连接是钢结构中一种基本的连接方式，因具有结构简单、成本低廉、安装方便等优点而被广泛应用于电力、铁路、车辆、桥梁、工程设备等领域，在使用过程中由于受振动、腐蚀和冲击等因素的影响，很容易引起螺栓紧固件的松动、变形、断裂或脱落，从而引起设备故障，甚至重大事故。所以，对螺栓的松动检查一直是工程设备检查维护的重要项目。
[0003]传统的螺栓松动检测主要依靠人工定期检查，在安装螺栓的初期，检修工人通过手动标注标记线，检修时通过观察螺栓上的标记线的位置是否发生错动来判断螺栓松动的发生。然而，该方法检测效率低下且十分危险，尤其当螺栓的位置很难靠近时，这种检测往往难以进行。随着计算机视觉算法的应用，检修人员通过图像处理算法识别螺栓的防松线，进而判断螺栓的松动情况，这种方法替换了传统人工识别的过程，但是在识别前需要人工标注防松线，当螺栓防松线掉色后难以识别导致检测失败，并且基于二维图像的螺栓...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种螺栓松动检测方法，其特征在于，包括：获取待检测螺栓的二维图像数据和深度图像数据；根据所述二维图像数据识别所述待检测螺栓的各边缘相对于水平线的测量平均角度；将所述深度图像数据中的像素点与所述二维图像数据中的像素点进行匹配，得到像素点匹配结果，并根据所述像素点匹配结果以及待检测螺栓在所述二维图像数据中的位置，在所述深度图像数据中确定待检测螺栓所在区域；根据所述深度图像数据中待检测螺栓所在区域的像素点计算所述待检测螺栓的测量距离；将所述测量平均角度和所述测量距离分别与所述待检测螺栓在初始状态下的初始平均角度和初始测量距离进行比较，若所述测量平均角度与所述初始平均角度的绝对差值大于第一预设值，和/或，所述测量距离与所述初始测量距离的绝对差值大于第二预设值，判定所述待检测螺栓处于松动状态。2.根据权利要求1所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，根据所述二维图像数据识别所述待检测螺栓的各边缘相对于水平线的测量平均角度，包括：将所述二维图像数据输入至预先训练的螺栓分割模型中，识别所述二维图像数据中的待检测螺栓，并对所述二维图像数据中的待检测螺栓进行分割，得到所述待检测螺栓的掩膜区域；对所述待检测螺栓的掩膜区域进行边缘检测，并检测待检测螺栓的边缘直线，得到所述待检测螺栓各边的边缘直线方程；根据各所述边缘直线方程与所述二维图像数据的图像像素坐标系x轴正方向之间的夹角，计算所述待检测螺栓的各边缘相对于水平线的测量平均角度。3.根据权利要求2所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，还包括：所述螺栓分割模型通过对改进的Mask RCNN模型进行训练得到；所述改进的Mask RCNN模型包括全卷积网络、特征金字塔网络、区域建议网络；所述特征金字塔网络包括至少一个金字塔层，每个金字塔层连接有一个空洞卷积层，所述空洞卷积层包含多种不同扩张率的空洞卷积核；所述全卷积网络中包括多个卷积层和池化层；所述全卷积网络中使用的卷积层使用多种不同扩张率的空洞卷积核；所述区域建议网络包含不同尺寸的锚点框；所述区域建议网络使用非极大值抑制方法筛选感兴趣区域。4.根据权利要求2或3所述的螺栓松动检测方法，其特征在于，还包括：训练所述螺栓分割模型时所使用的损失函数为：
，其中，为分类损失函数，为检测损失函数，为分割损失函数，为边界损失函数， N
cls
为归一化的批量梯度下降尺寸，N
box
为归一化的锚点位置的数量，超参数γ是用来平衡分类和回归任务损失的因子，p
i
表示第i个预测框被检测为目标的概率，p
i*
表示第i个预测框被预测为前景的概率，p
i*
在回归损失中仅对阳性锚（p
i*
=1）起作用，否则失效（p
i*
=0），t
i
为一个向量，表示第i个预测框的参数化坐标偏移量，t
i*
表示第i个目标框的真实坐标偏移量，R表示整个分割区域，y表示标注的目标边缘，表示预测边界，表示权重系数，B表示分割结果的边界， 为对标注数据分割边界的距离变换。5.根据权利要求1所述的螺栓松动检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：周登科，邹祖冰，史凯特，汤鹏，于傲，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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