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申请/专利权人：天翼云科技有限公司
摘要：本发明公开了一种螺栓检测模型构建及螺栓松动检测方法，获取包含目标螺栓的图像集进行标注并确定对应的标签信息；将所述图像集中包含的图像输入至预设神经网络进行处理与训练直至得到满足条件的螺栓检测模型；利用该训练好的模型检测螺栓具体位置，并对待检测螺栓的图像进行处理得到去噪后的图像，然后计算待检测螺栓的螺母与裸露部分的螺柱的比例并与预设松动阈值进行比对，最后确定螺栓松动检测结果。该方法提高了在复杂检图像下螺栓松动检测的精度和效率。
主权项：1.一种螺栓松动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待检测螺栓的图像；将所述待检测螺栓的图像输入螺栓检测模型并得到所述待检测螺栓的具体位置；根据所述具体位置对包含所述待检测螺栓的图像进行分割并对所述分割后的图像进行处理得到对应的二值化图像；对所述二值化图像进行去噪处理并计算去噪后的二值化图像的水平累积直方图的局部最大值和最小值；根据所述最大值和所述最小值计算所述待检测螺栓的螺母与裸露部分的螺柱的比例并将所述比例与预设松动阈值进行比对；根据比对结果确定螺栓松动检测结果；其中，所述螺栓检测模型通过以下步骤构建：获取包含目标螺栓的图像集进行标注并确定对应的标签信息，所述标签信息包括所述目标螺栓所在边界框的中心点坐标、所述边界框的宽度与高度；将所述图像集中包含的图像输入至预设神经网络进行归一化处理并输出对应的特征图；在所述特征图的每个网格中预测先验框并根据预设置信度阈值对所述先验框进行处理得到目标预测框及预测值，所述预测值包括所述目标预测框中心点坐标、所述目标预测框的宽度与高度；将所述标签信息与所述预测值的误差反向输入至所述预设神经网络进行训练直至得到满足条件的螺栓检测模型；其中，对所述二值化图像进行去噪处理并计算去噪后的二值化图像的水平累积直方图的局部最大值和最小值，包括：对所述二值化图像进行去噪处理；通过对去噪后的二值化图像进行行扫描并将同一水平线上为255的像素点个数进行累加得到去噪后的二值化图像的水平累积直方图；计算相邻行的水平累积像素增长率，并取所述水平累积像素增长率的绝对值最大的三行作为局部最大值和最小值。
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