基于3D点云和深度学习的动车组螺栓松动智能检测研究

摘要

动车组的安全稳定运行是旅客出行的安全保障,但长期高速运行会出现螺栓松动、掉落的风险,危及行车安全。因此需要定期对动车组的各个部件进行检查维修,针对现有人工检测工作量大、工作繁琐,而普通二维图像没有深度信息等问题,本文提出一种基于3D点云和深度学习对螺栓松动进行智能检测的技术,并对数据的采集和算法进行了设计。对牵引电机线缆线夹的螺栓松动进行了检测,分别对点云配准、点云分割和点云映射的结果进行了分析,实验结果表明本文的方法可有效应用于动车组螺栓松动检测。