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题名基于双级联架构的接触网螺栓缺陷检测
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作者
卢杰
魏霞
张林鍹
于立滨
张剑锐
涂美琪
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机构
新疆大学电气工程学院
清华大学国家计算机集成制造系统工程技术研究中心(CIMS)
中国铁路乌鲁木齐局集团有限公司
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出处
《铁道标准设计》
北大核心
2025年第7期200-208,共9页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C431)。
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文摘
高铁接触网作为列车牵引供电系统中的重要组成部分,保证其稳定运行具有重要意义。螺栓作为接触网的主要紧固件,其正常与否尤为重要,但螺栓在巡检采集图像中具有特征不明显、尺寸过小等问题,使得对于螺栓的缺陷检测研究更加困难。为此,提出一种以深度学习为基准的接触网螺栓缺陷检测方法,该方法采用双级联架构的检测原则,将目标检测算法与语义分割算法相结合,实现对螺栓的定位与检测。首先,提出一种新算法YOLO-SAC,通过构造反残差模块、引入可切换的空洞卷积以及对损失函数进行优化处理,分别实现对模型计算量的压缩、深层特征信息的提取、尺寸不一螺栓的识别优化;其次,通过语义分割算法U-Net对螺栓截取图片进行连通域划分,并求其各自的几何中心点位置坐标;最后,提出一种阈值法,实现对螺栓状态的检测。试验结果表明,本文提出的螺栓缺陷检测方法总精度达到93.5%,具有良好的实际工程价值。
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关键词
高速铁路
接触网螺栓
缺陷检测
SAC
反残差模块
语义分割
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Keywords
high-speed railway
catenary bolts
defect detection
SAC
inverted residual module
semantic segmentation
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分类号
U238
[交通运输工程—道路与铁道工程]
U225
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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