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题名基于深度学习的T梁模板打磨机器人设计
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作者
陈映全
石峻峰
翟磊
刘郴
李惠东
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机构
湖北工业大学土木建筑与环境学院
桥梁智能与绿色建造全国重点实验室
中铁大桥科学研究院有限公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第16期6733-6741,共9页
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基金
中国中铁股份有限公司科技研究开发计划课题(2023-重大-02)
中铁大桥局集团有限公司科学技术研究与开发课题(GS.2023-01)。
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文摘
针对变截面T梁模板打磨工作难度大,费时长等问题,设计一种基于深度学习的T梁模板打磨机器人。首先提出一种自适应打磨结构,解决了现有打磨装置无法贴合T梁模板内侧变截面,打磨辊容易卡在T梁模板隔断内的技术问题;其次为实现打磨质量的量化监测,提出一种YOLOv8n-DSE算法,对模板上的混凝土痂块及污渍进行识别,引入DySample动态上采样模块,增强模型的抗干扰能力并加快计算速度;为提高小目标检测的精度,设计SOEP(small object enhance pyramid)模块,通过SPDConv(space to depth convolution)获得小目标信息特征给到CSP(cross stage partial)-Omni-Kernel进行特征整合提高小目标的检测检测性能;最后替换EMA(exponential moving average)-Slide Loss让模型更加关注困难目标,可以改善在难例检测上的效果。准确率、召回率和均值平均精度(mean average precision,mAP)值相较改进前分别提升了3.1%,9.7%和3.2%,将改进的模型部署至机器人并进行现场测试。结果表明:设备满足工厂对变截面T梁模板的打磨需求。
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关键词
变截面t梁模板
深度学习
打磨机器人
自适应打磨
YOLOv8n
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Keywords
t-beam formwork for variable cross-section
deep learning
polishing robot
adaptive sanding
YOLOv8n
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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