[发明专利]一种基于深度学习的铁路货车下拉杆圆销故障检测方法有效
| 申请号： | 202110048089.9 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112733742B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 刘丹丹 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/20 | 分类号： | G06V20/20;G06V10/764;G06V10/74;G06T7/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150060 黑龙江省*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的铁路货车下拉杆圆销故障检测方法，属于图像检测技术领域。本本发明是为了解决现有的检测识别方法存在检测效率低的问题和检测准确率有待于提高的问题。本发明先将下拉杆图像输入下拉杆圆销的分割网络预测出下拉杆圆销、未安装圆销的圆孔区域，判断圆销是否存在丢失故障，如果圆销丢失，确定圆销丢失的位置；将定位到了圆销区域，根据分割结果中的圆销的位置，在下拉杆图像中截取得到圆销子图像，并输入下拉杆圆销的分类网络进行圆销子图像分类；若识别出圆孔，则确定未安装圆销的圆孔的位置；若识别出开口销丢失，则确定出开口销丢失位置；若未检测出故障，则处理下一张下拉杆图像。主要用于铁路货车下拉杆圆销的故障检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 铁路 货车 拉杆 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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