非接触式螺栓松动在线检测方法研究

为了保证机械装备高质量的工作性能,需要对螺栓连接结合面在服役状态下的连接质量进行实时的监测。针对目前接触式螺栓松动监测方法的缺点,提出通过detectron2深度学习方法,对松动螺栓进行快速的识别和判断。通过imglab对现有的图片进行标注,确定目标检测的种类及角点位置;对标注数据集进行训练,最终可实现对松动的螺栓进行辨识。结果表明:相对于传统的螺栓松动监测方法,该方法不仅能快速识别和定位松动的螺栓,还能预测角点的位置,并计算出螺栓松动后旋转角度,为螺栓连接件的健康监测提供一种新的方法。