一种基于视觉深度学习的螺栓轴力监测系统及监测方法
基本信息
| 申请号 | CN202011309708.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112539866A | 公开（公告）日 | 2021-03-23 |
| 申请公布号 | CN112539866A | 申请公布日 | 2021-03-23 |
| 分类号 | G06N20/20(2019.01)I;G01L5/24(2006.01)I;G06T7/00(2017.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 杜青阳;申文涛;常明亮;刘坤;杜祖良;任海;蔡莉慧 | 申请（专利权）人 | 北京艾法斯特科技发展有限公司 |
| 代理机构 | 北京金智普华知识产权代理有限公司 | 代理人 | 杨采良 |
| 地址 | 100000北京市海淀区中关村北一街4号院7号楼1层107室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于螺栓轴力信息监测技术领域，公开了一种基于视觉深度学习的螺栓轴力监测系统及监测方法，摄像头对螺栓进行拍照或者录像，并可将视频分解为以帧格式的图像；螺栓标记装置安装在螺栓连接附近的可视范围内，标记装置可以唯一确定一个或多个螺栓连接，用于在不同角度拍摄多个螺栓中，识别、测量不同螺栓个体；螺栓轴力监测模块通过深度学习算法自动辨识、提取图像中的螺栓连接，测量螺母反旋的角度，计算螺栓的伸长量变化，获得螺栓轴力衰减值；其中，螺栓伸长量和螺栓轴力的对应关系由超声螺栓轴力测量技术标定、获取。本发明利用视觉非接触的方式和深度学习算法检测或者监测螺栓或螺栓组轴力或其衰减情况。 |
