【摘 要】
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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，
【机 构】
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中国铁路上海局集团有限公司上海动车段
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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。
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