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公开(公告)号：CN117710436B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410168341.3
申请日：2024-02-06
申请人： 唐山百川智能机器股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于无人机载单目相机的闸瓦厚度检测方法，首先选取闸瓦周围参照物上的点作为基准点建立世界坐标系；然后利用深度学习模型提取闸瓦轮廓点和基准点的像素坐标；然后利用基准点的世界坐标、基准点的像素坐标以及相机内参确定相机坐标系与世界坐标系的空间位姿关系，并根据闸瓦侧平面与坐标平面的位置关系确定闸瓦侧平面在相机坐标系下的位姿；最后根据相机内参及闸瓦侧平面在相机坐标系下的位姿将闸瓦轮廓点投影到闸瓦侧平面进而确定闸瓦厚度。该方法利用无人机载单目相机即能快速准确测量列车闸瓦厚度，检测成本低，测量效果好。
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公开(公告)号：CN118229654A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410415212.X
申请日：2024-04-08
申请人： 唐山百川智能机器股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于螺纹端的螺栓松缓检测方法及系统，涉及螺栓松缓检测技术领域，以解决导致螺栓相对于零部件没有产生径向位移，导致上述专利无法检测的问题。方法包括采集紧固校核后螺栓螺纹端侧面的模板图像，基于关键点检测技术，识别模板图像中螺栓裸露的模板螺纹条数；采集机车运行一段时间后，同一螺栓螺纹端的目标图像，基于关键点检测技术，识别目标图像中螺栓的目标螺纹条数；将目标螺纹条数和模板螺纹条数进行比对，根据模板螺纹条数与目标螺纹条数间的差值，判断当前螺栓是否松动。检测方法及系统将螺栓上的螺纹作为螺栓是否松动的依据，在螺栓上有一定的覆盖物时，也能够准确识别到螺纹特征，适用广泛，识别精度高。
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公开(公告)号：CN118229653A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410415040.6
申请日：2024-04-08
申请人： 唐山百川智能机器股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于螺帽纹理的螺栓缓松检测方法及系统，属于螺栓松缓检测技术领域，以解决现有检测方法无法对污损螺栓进行检测的问题。方法会标定相机获取相机内参，采集螺帽原始图像，提取图像中原始纹理特征点，确定特征点的图像坐标以及世界坐标，采用PNP算法得出原始转换矩阵；机车运行一段时间后，采集同一螺帽的目标图像，提取图像中目标纹理特征点，获取特征点的坐标点；确定原始纹理特征点和目标纹理特征点中相同的特征点，根据PNP算法计算目标转换矩阵，将原始转换矩阵和目标转换矩阵变换为欧拉角的表示形式，做差值计算确定原始图像和目标图像中纹理特征的纹理旋转角度；根据阈值范围，确定检测螺栓是否松动。实现污损螺栓的松缓检测。
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公开(公告)号：CN117710436A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410168341.3
申请日：2024-02-06
申请人： 唐山百川智能机器股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于无人机载单目相机的闸瓦厚度检测方法，首先选取闸瓦周围参照物上的点作为基准点建立世界坐标系；然后利用深度学习模型提取闸瓦轮廓点和基准点的像素坐标；然后利用基准点的世界坐标、基准点的像素坐标以及相机内参确定相机坐标系与世界坐标系的空间位姿关系，并根据闸瓦侧平面与坐标平面的位置关系确定闸瓦侧平面在相机坐标系下的位姿；最后根据相机内参及闸瓦侧平面在相机坐标系下的位姿将闸瓦轮廓点投影到闸瓦侧平面进而确定闸瓦厚度。该方法利用无人机载单目相机即能快速准确测量列车闸瓦厚度，检测成本低，测量效果好。
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公开(公告)号：CN115760709A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211338107.8
申请日：2022-10-28
申请人： 唐山百川智能机器股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于全向相机的测量识别方法，首先利用全向相机拍摄真实场景并得到球面图；然后在球面图的中心设置视场角并由此对球面图进行分割从而得到曲面图块；将曲面图块投影至平面得到投影图像，根据标定参数对投影图像进行校正得到校正后的投影图像；利用平面图像训练的识别系统对所述校正后的投影图像进行测量或识别。该方法对于多对象任务能够减轻拍摄工作量，节约拍摄时间，提升工作效率。
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公开(公告)号：CN115635854B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202211061217.4
申请日：2022-09-01
申请人： 唐山百川智能机器股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的弓网接触控制方法，该方法在列车受电弓主体与碳滑板之间安装作动器和压力传感器，构建机器学习模块，以列车的行车位置及与行车位置对应的行车状态数据为输入，以作动器的控制参数为输出，以传感器检测到的弓网接触力为优化依据，通过多次行车不断进行学习，使机器学习模块输出的作动器控制参数能够主动适应接触网的情况，从而将弓网接触力控制在合理范围。
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公开(公告)号：CN115635854A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211061217.4
申请日：2022-09-01
申请人： 唐山百川智能机器股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的弓网接触控制方法，该方法在列车受电弓主体与碳滑板之间安装作动器和压力传感器，构建机器学习模块，以列车的行车位置及与行车位置对应的行车状态数据为输入，以作动器的控制参数为输出，以传感器检测到的弓网接触力为优化依据，通过多次行车不断进行学习，使机器学习模块输出的作动器控制参数能够主动适应接触网的情况，从而将弓网接触力控制在合理范围。
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