基于峭度表征的接触网吊弦缺陷检测算法

陈云莎; 张兵; 孙琦; 闫磊

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基于峭度表征的接触网吊弦缺陷检测算法

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高铁的飞速发展使其基础设施的在线智能维保技术需求更加迫切,其中包括基于机器视觉技术实现高铁吊弦结构的缺陷检测.在预处理后使用深度学习目标检测的SSD算法学习大量数据中需要定位的吊弦线夹位置,并在校正后使用SVM学习这些数据的"相对峭度"阈值.通过实验数据评估定位准确性并根据学习到的"相对峭度"阈值判断每个吊弦的受力状态,检出吊弦严重缺陷,实验结果验证了该方法的有效性.

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来源
《机械制造与自动化》 |2021年第3期|167-170189|共5页
作者
陈云莎; 张兵; 孙琦; 闫磊;
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作者单位

西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都6100362;

西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都6100362;

西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都6100362;

中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
吊弦; 机器视觉; 峭度表征; 缺陷检测;

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