发明专利已授权

基于深度学习的动车组车底板螺栓故障检测方法

📄 申请号：CN201910191790.9 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2019-03-14

公开号

CN109977817B

公开日

2021-04-27

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_12 ,

技术画像

所属领域

检测方法深度学习图像识别故障检测检测方法

应用场景

动车组检修, 轨道交通车辆维护, 螺栓故障检测, 工业视觉检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出了一种基于深度学习的动车组车底板螺栓故障检测方法，涉及图像处理和深度学习领域，包括以下步骤：制作待检测动车组车厢底板螺栓图片数据库，包括动车组车厢底板含螺栓图数据库以及螺栓丢失图数据库；基于改进的yolov3目标检测算法对动车组车厢底部细小螺栓进行目标定位；采用基于深度学习的方法进行待检测螺栓丢失状态的检测；最后将待测试图像输入检测模型得到螺栓丢失检测结果。本发明能有效提高动车组入库维修的检测效率，减少人力投入成本。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于螺旋结构的单元人工表面等离子体激元传输线

当前第 / 件

基于两种耦合方式的双峰类电磁诱导透明装置和方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：36 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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