[发明专利]基于深度学习和霍夫变换的六边形螺栓松动检测方法有效
| 申请号： | 201910285184.3 | 申请日： | 2019-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN110097536B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 杨绿溪;廖如天;王驭扬;张旭帆;邓亭强 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/60;G06T7/11;G06V10/80 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习和霍夫变换的六边形螺栓松动检测方法，属于计算机视觉技术领域。本发明使用深度学习技术，通过基于区域的全卷积神经网络目标检测算法实现螺栓松动的检测。先对输入图片计算深度特征从而得到螺栓位置，再在原有图片中根据计算得到的螺栓位置提取出螺栓图像并经过一系列图像处理算法得到边缘信息，再使用霍夫变换计算螺栓角度。采用我们设计的检测方案可以准确检测出螺栓是否发生松动。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 变换 六边形 螺栓 松动 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习和霍夫变换的六边形螺栓松动检测方法，其计算处理步骤如下，其特征在于：使用深度学习技术，通过基于区域的全卷积神经网络目标检测算法实现螺栓松动的检测，方法包括如下步骤：(1)先对输入图片计算深度特征从而得到螺栓位置，(2)再在原图片中根据得到的螺栓位置提取出螺栓图像并计算螺栓角度。
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