【摘 要】
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在频繁震动环境下,高精度设备受到无规则振动、冲击以及高温蠕变的影响,导致螺栓结构产生非固定滑动、分离或者脱落。螺栓结构具有复杂的动态性,脱落过程呈现不明显变化,螺丝帽与
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,成都工业学院计算机工程系
【基金项目】
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四川省应用基础研究计划项目(2013JY0059)
论文部分内容阅读
在频繁震动环境下,高精度设备受到无规则振动、冲击以及高温蠕变的影响,导致螺栓结构产生非固定滑动、分离或者脱落。螺栓结构具有复杂的动态性,脱落过程呈现不明显变化,螺丝帽与杆的相对位置变化过程与振动强度、外部环境呈现复杂关系,无法建立有效关联。传统视觉监控方法在振动条件下,获取的螺栓帽和杆的相对像素位置在无法建立关联的情况下,以静态阀值观测为主,存在较大的偏差,无法获取准确的螺栓松动监测结果。提出震动环境下聚类RBF神经网络的视觉螺丝松动监测方法。提取螺丝松动监控计算机视觉图像的特征,并针对上述螺丝帽与脱离的
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