【摘 要】
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针对高速铁路接触网平腕臂结构中U型抱箍螺母故障的问题,提出结合抱箍螺母检测算法(HND-Net)与Mask_RCNN实例分割的故障检测方法.提出HND-Net目标检测算法,实现对平腕臂U型抱箍所在区域的初定位,对于定位得到的U型抱箍区域图像进行像素级别的Mask_RCNN实例分割,快速得到平腕臂U型抱箍4颗螺母的精确定位及分类信息.利用得到的定位信息,提出分割算法实现对U型抱箍螺母的可靠故障诊断.经实验验证可知,利用该方法能够在复杂的悬挂图像中准确地定位检测U型抱箍的螺母故障,对于拍摄角度、拍摄距离有良好
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,中车长春轨道客车股份有限公司,中国神华能源股份有限公司神朔铁路分公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1201600),神华科技创新资助项目(SHGF-18-57).
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针对高速铁路接触网平腕臂结构中U型抱箍螺母故障的问题,提出结合抱箍螺母检测算法(HND-Net)与Mask_RCNN实例分割的故障检测方法.提出HND-Net目标检测算法,实现对平腕臂U型抱箍所在区域的初定位,对于定位得到的U型抱箍区域图像进行像素级别的Mask_RCNN实例分割,快速得到平腕臂U型抱箍4颗螺母的精确定位及分类信息.利用得到的定位信息,提出分割算法实现对U型抱箍螺母的可靠故障诊断.经实验验证可知,利用该方法能够在复杂的悬挂图像中准确地定位检测U型抱箍的螺母故障,对于拍摄角度、拍摄距离有良好
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