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基于无人搭载平台的钢箱梁内表面涂层病害及螺栓缺陷自动检测技术研究
1
作者
麦权想
陈春雷
《涂料工业》
北大核心
2025年第2期57-64,共8页
针对钢箱梁内表面典型涂层病害及螺栓缺陷难以被快速感知、识别的问题,研发了具有一定普适性的大刚度多级折叠机械臂轨道机器人。基于涂层的典型病害分类、病害影响权重和涂层劣化等级评定,搭建了典型病害识别专家决策系统,并训练了多...
针对钢箱梁内表面典型涂层病害及螺栓缺陷难以被快速感知、识别的问题,研发了具有一定普适性的大刚度多级折叠机械臂轨道机器人。基于涂层的典型病害分类、病害影响权重和涂层劣化等级评定,搭建了典型病害识别专家决策系统,并训练了多尺度感受野网络。基于计算机视觉与深度学习技术提出了一种螺栓丢失与松动缺陷鲁棒性检测方法。结果表明:钢箱梁内表面涂层病害识别准确率为97%,分类准确率为90.3%;螺栓丢失缺陷识别准确率为99.0%,螺栓松动缺陷识别准确率为99.7%,螺栓缺陷检测时,透视拍摄角度不大于40°可减少对螺栓松紧度的误判。无人搭载平台的轨道机器人实现了对钢箱梁内表面涂层病害及螺栓缺陷的快速、高精度智能巡检。
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关键词
无人搭载平台
钢箱梁内表面
涂层病害
螺栓缺陷
自动检测
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职称材料
题名
基于无人搭载平台的钢箱梁内表面涂层病害及螺栓缺陷自动检测技术研究
1
作者
麦权想
陈春雷
机构
港珠澳大桥管理局
浙江大学
出处
《涂料工业》
北大核心
2025年第2期57-64,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1600700)。
文摘
针对钢箱梁内表面典型涂层病害及螺栓缺陷难以被快速感知、识别的问题,研发了具有一定普适性的大刚度多级折叠机械臂轨道机器人。基于涂层的典型病害分类、病害影响权重和涂层劣化等级评定,搭建了典型病害识别专家决策系统,并训练了多尺度感受野网络。基于计算机视觉与深度学习技术提出了一种螺栓丢失与松动缺陷鲁棒性检测方法。结果表明:钢箱梁内表面涂层病害识别准确率为97%,分类准确率为90.3%;螺栓丢失缺陷识别准确率为99.0%,螺栓松动缺陷识别准确率为99.7%,螺栓缺陷检测时,透视拍摄角度不大于40°可减少对螺栓松紧度的误判。无人搭载平台的轨道机器人实现了对钢箱梁内表面涂层病害及螺栓缺陷的快速、高精度智能巡检。
关键词
无人搭载平台
钢箱梁内表面
涂层病害
螺栓缺陷
自动检测
Keywords
unmanned platform
interior surface of steel box girder
coating defect
bolt defect
automatic detection
分类号
TQ630.72 [化学工程—精细化工]
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1
基于无人搭载平台的钢箱梁内表面涂层病害及螺栓缺陷自动检测技术研究
麦权想
陈春雷
《涂料工业》
北大核心
2025
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