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龙图腾网恭喜广州南沙珠江啤酒有限公司申请的专利吊运小车天轨滑触线缺陷视觉智能巡检装置及检查方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112710671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110023047.X，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权吊运小车天轨滑触线缺陷视觉智能巡检装置及检查方法是由詹朝晖;潘重威;谭锟嵛;李勇设计研发完成，并于2021-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本吊运小车天轨滑触线缺陷视觉智能巡检装置及检查方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种吊运小车天轨滑触线缺陷视觉智能巡检装置及检查方法，其中，视觉智能巡检装置包括视觉智能巡检终端和服务器，视觉智能巡检终端安装于吊运小车，所述视觉智能巡检终端包括工控机，所述工控机包括工业照相机、电源、相机光源、辅助光源和运算控制主板，所述运算控制主板与服务器位于同一局域网络，设备运行期间可进行检查作业，检查周期灵活机动；通过设置的高速相机拍摄采集天轨滑触线图片信息，数码相机拍摄天轨滑触线上的条形码图片，并通过运算控制主板和服务器确定天轨滑触线的缺陷信息和位置信息，并进行反馈，无需人手参与，提高检查效率；服务器通过建立检测网络模型，不断提升天轨滑触线缺陷的检查精度和准确性。

本发明授权吊运小车天轨滑触线缺陷视觉智能巡检装置及检查方法在权利要求书中公布了：1.一种吊运小车天轨滑触线缺陷视觉检查方法，应用于一种吊运小车天轨滑触线缺陷视觉智能巡检装置中，其特征在于，所述吊运小车天轨滑触线缺陷视觉智能巡检装置包括视觉智能巡检终端和服务器，所述视觉智能巡检终端包括基于Ubuntu系统的工控机，所述工控机包括工业照相机、电源、相机光源、辅助光源和运算控制主板，在工控机上还设有旋转装置和固定装置，所述旋转装置的一端与吊运小车连接，所述工控机的一端通过旋转装置相对吊运小车转动，所述工控机的另一端通过固定装置与吊运小车连接，所述电源分别与工业照相机、相机光源、辅助光源、运算控制主板连接，所述运算控制主板分别与工业照相机、相机光源、辅助光源连接，所述运算控制主板与服务器位于同一局域网络，所述工业照相机包括高速相机和数码相机；所述检查方法包括以下步骤:S1、将视觉智能巡检终端安装于吊运小车，启动吊运小车；S2、视觉智能巡检终端的高速相机和数码相机对天轨滑触线进行图像数据采集，相机光源和辅助光源进行照明，其中高速相机拍摄采集天轨滑触线图片信息，数码相机拍摄天轨滑触线上的条形码图片，将采集的图像数据发送到运算控制主板；S3、运算控制主板分别处理条形码图片信息和天轨滑触线图片信息，识别天轨滑触线的ID地址以及分析天轨滑触线的缺陷，将天轨滑触线的缺陷信息发送给服务器进行二次分析；在步骤S3中，运算控制主板分析天轨滑触线的缺陷包括以下步骤：s31、对天轨滑触线的接驳处进行判断：将天轨滑触线图片信息中的接驳处和非接驳处图片采集后作为数据集，建立接驳处和非接驳处的分类模型，在分类模型中进行判断；s32、在服务器中建立检测网络模型并对检测网络模型进行训练，训练步骤包括：首先，检测网络模型对天轨滑触线的缺陷图片进行迭代学习，将学习的数据集拟合到权重参数字典，通过权重参数字典执行预测任务，对天轨滑触线的缺陷图片进行多类别缺陷识别分类；其次，对轨滑触线的缺陷进行缺陷类别下的分值估计；再次，对轨滑触线的缺陷进行多尺度融合，包括浅层特征及深度特征进行融合；再次，对数据集中的天轨滑触线的缺陷图片进行难易分类；最后，对天轨滑触线的缺陷图片进行前后图像处理，处理包括白平衡和图像对齐算法；训练完成后，检测网络模型对天轨滑触线的缺陷图片进行二次分析；在步骤s32中，检测网络模型采用了以MobileNet为主体深度神经网络骨干框架、后接改进后的分类网络层的神经网络架构；检测网络模型连接以卷积层和Softmax层为主的小型网络对轨滑触线的缺陷进行缺陷类别下的分值估计；对数据集中的天轨滑触线的缺陷图片进行难易分类包括离线方式和在线方式的难易分类，其中离线方式的难易分类为训练前对数据集的静态标签进行增加标注，在训练过程中增加一维的标签进行训练，或者为采用第一遍训练后的得分值与标签的分值差异对数据进行难易分类，在后面的训练阶段中不再更新难易分；在线方式的难易分类为对当前阶段的训练样本结果进行难易分类，并用于下一个训练阶段的训练，对难易分类后的样本的处理：对简单样本的分类结果分值有更高的权重进行损失值优化，对困难样本有更低的权重进行损失值优化；S4、运算控制主板将分析后的天轨滑触线的缺陷信息和ID地址信息整合对应后发送回服务器，服务器将整合信息进行分类，然后将判定的天轨滑触线的缺陷信息记录并发出反馈。

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