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公开(公告)号：CN110910350B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911046957.9
申请日：2019-10-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于风电塔筒的螺母松动检测方法，包括以下步骤：采集二维图像数据；通过随机森林分类模型检测螺母在二维图像中的位置；通过回归模型获取二维图像中每个螺母相对于相机坐标系的初步平移向量；选取其最接近的预设的螺母姿态模板；优化目标函数获取每个螺母的当前旋转向量R’和当前平移向量T’；将旋转向量R’和当前平移向量T’与其预设的原始旋转向量R0和原始平移向量T0比较，判定螺母发生松动。与现有技术相比，本发明通过使用计算机视觉以及机器学习技术，能够依靠少量的模板就能得到相对精确的初始位姿，降低算法实现的成本，而且精度较高且有效减少了人工成本。
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公开(公告)号：CN110910350A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911046957.9
申请日：2019-10-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于风电塔筒的螺母松动检测方法，包括以下步骤：采集二维图像数据；通过随机森林分类模型检测螺母在二维图像中的位置；通过回归模型获取二维图像中每个螺母相对于相机坐标系的初步平移向量；选取其最接近的预设的螺母姿态模板；优化目标函数获取每个螺母的当前旋转向量R’和当前平移向量T’；将旋转向量R’和当前平移向量T’与其预设的原始旋转向量R0和原始平移向量T0比较，判定螺母发生松动。与现有技术相比，本发明通过使用计算机视觉以及机器学习技术，能够依靠少量的模板就能得到相对精确的初始位姿，降低算法实现的成本，而且精度较高且有效减少了人工成本。
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公开(公告)号：CN110930366A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911041802.6
申请日：2019-10-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于风电塔筒的螺母松动检测方法，使用荧光材料在螺母上绘制标记，通过视觉传感器采集初始螺母图像和当前螺母图像，将采集的原始图像和当前图像均从RGB色彩空间转换成HSV色彩空间，通过设定的阈值将图像转换成二值图，突出绘制的标记，将原始图像和当前图像的二值图作差，比较两张二值图上的标记位置变化，判断螺母是否松动。与现有技术相比，本发明能够实现自动检测和判断风机塔筒内部螺母是否松动，有效解决了因为风机塔筒内部光线昏暗，空间狭窄，障碍物多等因素产生的背景噪声对拍摄图像的干扰，为计算机采集和分析图片，判断螺母松动提供了较好的视觉特征，有效减少判断误差，为塔筒安全提供良好的保障。
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