电力机车走行部螺杆松动故障智能检测  

作　　者：张涛 

机构地区：[1]中国铁路太原局集团有限公司机务部

出　　处：《信息系统工程》2023年第11期70-73,共4页

摘　　要：针对电力机车走行部螺杆数量众多导致巡检费时费力等问题,提出了一种基于深度学习的螺杆松动故障智能检测方法。通过将采集到的螺杆图像建成标签数据集,并用于Pytorch框架下的YOLOv3网络模型训练,可以实现螺杆快速识别和裁剪。利用OpenCV计算机视觉库对裁剪得到的螺杆图像进行图像增强、Canny边缘检测、最小外接矩形算法等传统图像处理手段,提取目标轮廓并计算其偏转角度与阈值的差值,实现螺杆松动的定量检测。结果表明,所提方法对螺杆松动故障具有较好的识别效果,同时能够实现自动化、智能化,避免人为主观判断带来的影响。

关 键 词：机车走行部 螺杆松动 故障检测 YOLOv3 边缘检测 

分 类 号：U269.6[机械工程—车辆工程] TP391.41[交通运输工程—载运工具运用工程] TP18[交通运输工程—道路与铁道工程]