第20卷第9期2023年9月D0I:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20221887铁道科学与工程学报JournalofRailwayScienceandEngineering轨道车辆螺栓松动量与预紧力视觉检测方法研究Volume20Number9September2023王前选，王锐锋，李虎，曹航，刘成沛(五邑大学轨道交通学院，广东江门52900)摘要：为实现轨道车辆螺栓松动智能检测与螺栓预紧力实时监测，提高轨道车辆生产、运维中螺栓的预紧精度，提出一种基于机器视觉技术的螺栓松动角度非接触定量测量方法，基于该方法探究螺栓在预紧过程中各参量之间的关系模型。首先，进行相机内参标定；然后实时获取螺栓图像，对获取到的图像后进行透视变换、滤波降噪等预处理，通过设定特定的通道阅值来提取图像的感兴趣区域(Regionofinterest，ROI)，使用Sklansky算法在ROI平面点集进行凸包选代，找出最少点集的矩形特征，同时利用旋转卡尺算法Rotatingcalipers返回凸包的最小面积外接矩形轮廓，以矩形中心点与Width边为特征计算出矩形特征的旋转角度θ；最终通过实验构建螺栓预紧力、拧紧力矩分别与旋转角度、螺杆行径量关系模型，以及预紧力与拧紧力矩关系模型。结果表明螺栓松动角度检测方法最大测量偏差为0.54°，最大相对误差为3.25%。该方法具备测量精度高，系统成本低、部署方便的特点，满足轨道车辆大批量的螺栓松动角度的非接触与自动化检测要求。轨道车辆螺栓智能精准预紧新工艺预紧力、拧紧力矩的计算精度达到90%以上，比传统的扭矩-转角法预紧精度高15%~40%。研究成果为轨道车辆螺栓松动智能运维提供技术支撑。关键词：螺栓松动；轨道车辆；机器视觉；结构损伤检测；预紧力预测；拧紧力矩；螺栓预紧中图分类号：U270.6*7；U279.3；U260.7文章编号：1672-7029（2023）09-3511-14文献标志码：A开放科学(资源服务)标识码(OSID)Visualdetectionmethodofrailvehicleboltloosenessandpre-tighteningforceWANGQianxuan,WANGRuifeng,LIHu,CAOHang,LIUChengpei(SchoolofRailTransit,WuyiUniversity,Jiangmen529000,China)Abstract:Torealizetheintelligentdetectionofboltlooseningandreal-timemonitoringofboltpre-tensioningforceinrailvehicles,aswellastoimprovethepre-tensioningaccuracyofboltsintheproduction,operation,andmaintenanceofrailvehicles.Weproposedanon-contactquantitativemeasurementmethodofboltlooseninganglebasedonmachinevisiontechnology.Basedonthisanglemeasurementmethod,therelationshi...
