基于计算机视觉的螺栓松动角度检测

杨烁; 吴艺菲; 段君淼; 张浩; 张林雁

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20250222

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 0 ›› Issue (4) : 97 -102. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20250222

基于计算机视觉的螺栓松动角度检测

杨烁, 吴艺菲, 段君淼, 张浩, 张林雁

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摘要

螺栓作为各类钢结构工程中的主要连接方式,其松动情况影响着结构的安全状态。传统检测多依赖于人工或接触式检测,存在效率低、精度不稳定等问题。针对此问题,提出一种基于计算机视觉的螺栓松动角度检测方法,通过目标识别与角度计算实现对螺栓松动角度的非接触式测量。先通过YOLO(YouOnly LookOnce)v11算法进行螺栓识别与定位,剪裁得到螺栓区域并进行匹配;再基于螺栓的纹理特征匹配关系,通过加权中位数法计算松动角度,并引入归一化互相关指标对松动前后螺栓进行匹配验证。结果表明,本文方法对螺栓识别置信度达到0.9以上,对螺栓松动角度检测最大相对误差仅为2.0724%,并且螺栓松动前后相似度均在0.9以上,具有良好的应用前景。