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公开(公告)号:CN117058094A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311015947.5
申请日:2023-08-14
Applicant: 大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司 , 大连理工大学 , 大连交通大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习目标检测的电梯制动器磨损检测方法,并公开了其具体步骤。本发明属于电梯制动器检测领域,具体提供了一种基于深度学习目标检测的电梯制动器磨损检测方法,采用工业相机采集电梯制动器的图片,在不拆解电梯制动器的情况下,通过改进深度学习目标检测技术中的YOLOv5算法,使其准确定位制动器中的固定销轴和每次制动过程中发生位移的推杆尾端,确定二者的像素点,再通过两点确定斜率与偏转角度,从而在不拆解电梯制动器的情况下迅速地通过角度测量间接的确定电梯制动器中闸瓦的磨损情况。
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公开(公告)号:CN119445468A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411442625.3
申请日:2024-10-16
Applicant: 大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司 , 大连交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习目标检测的电梯层门安全检测方法,并公开了具体步骤,本发明涉及基于改进的Yolov5s网络的电梯层门安全保持器中螺栓松动、层门门锁是否锁止的视觉检测方法。具体提供了一种基于深度学习目标检测的电梯层门安全检测方法,采用工业相机采集电梯层门门锁以及层门安全保持器的图片,通过改进Yolov5算法,在其中加入NAM注意力机制、加入Bi‑FPN双向特征金字塔网络,以及加入语义分割网络,从而可以准确的识别出门锁以及层门安全保持器是否存在问题。
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公开(公告)号:CN220745014U
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202322131358.5
申请日:2023-08-09
Applicant: 大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司 , 大连理工大学 , 大连交通大学
Abstract: 本实用新型属于工业相机技术领域,具体的说是一种电梯制动器磨损检测装置,包括防尘箱,所述防尘箱内固接有工业相机,所述防尘箱内安装有可视窗玻璃,所述防尘箱内滑动连接有壳体,所述壳体上通过U形块固接有第二电机,所述第二电机的输出轴上固接有第二带轮;通过设置连接块,转动块带动滑动杆转动,L形板推动连接块产生横向运动,套筒在固定杆上滑动,当套筒一端接触到壳体内壁时,无法继续横向移动,L形板带动连接块沿移动杆方向向下移动,当连接块底部与壳体内壁接触时,无法继续向下移动,进而继续横向移动,重复操作,既可以防止检测精度的降低,又不会对电梯使用产生影响。
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