電力機(jī)車走行部螺桿松動(dòng)故障智能檢測(cè)

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摘要：針對(duì)電力機(jī)車走行部螺桿數(shù)量眾多導(dǎo)致巡檢費(fèi)時(shí)費(fèi)力等問題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的螺桿松動(dòng)故障智能檢測(cè)方法。通過將采集到的螺桿圖像建成標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，并用于Pytorch框架下的YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，可以實(shí)現(xiàn)螺桿快速識(shí)別和裁剪。利用OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)對(duì)裁剪得到的螺桿圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、Canny邊緣檢測(cè)、最小外接矩形算法等傳統(tǒng)圖像處理手段，提取目標(biāo)輪廓并計(jì)算其偏轉(zhuǎn)角度與閾值的差值，實(shí)現(xiàn)螺桿松動(dòng)的定量檢測(cè)。（剩余3833字）