摘要
为及时发现起重机金属结构螺栓脱落损伤,消除结构安全隐患,利用无人机平台搭载可见光相机,通过牛耕式全覆盖巡检路径,全方位采集起重机高空复杂金属结构图像,然后采用FasterR-CCN深度神经网络模型对复杂背景下螺栓脱落损伤进行检测和识别。模型设计了两组分类器,第一组分类器对金属结构前景和背景进行分类,初步识别出金属结构所在的前景区域;第二组分类器对螺栓脱落损伤有无进行分类,如果检测到螺栓脱落,通过回归层对损伤位置进行定位。实验结果表明,可以快速准确地检测出图像中螺栓脱落损伤,并对损伤位置进行精确定位,检测精度达到95.6%,速度达到2fps。
作者
周前飞
王会方
庆光蔚
胡静波
ZHOU Qian-fei;WANG Hui-fang;QING Guang-wei;HU Jing-bo
出处
《制造业自动化》
CSCD
北大核心
2022年第12期20-22,27,共4页
Manufacturing Automation
基金
国家重点研发计划(2018YFC0809005)。