【摘 要】
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为了保证机械装备高质量的工作性能，需要对螺栓连接结合面在服役状态下的连接质量进行实时的监测。针对目前接触式螺栓松动监测方法的缺点，提出通过detectron2深度学习方法，对松动螺栓进行快速的识别和判断。通过imglab对现有的图片进行标注，确定目标检测的种类及角点位置；对标注数据集进行训练，最终可实现对松动的螺栓进行辨识。结果表明：相对于传统的螺栓松动监测方法，该方法不仅能快速识别和定位松动的螺
【基金项目】
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河南省自然科学基金（202300410431）；
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为了保证机械装备高质量的工作性能，需要对螺栓连接结合面在服役状态下的连接质量进行实时的监测。针对目前接触式螺栓松动监测方法的缺点，提出通过detectron2深度学习方法，对松动螺栓进行快速的识别和判断。通过imglab对现有的图片进行标注，确定目标检测的种类及角点位置；对标注数据集进行训练，最终可实现对松动的螺栓进行辨识。结果表明：相对于传统的螺栓松动监测方法，该方法不仅能快速识别和定位松动的螺栓，还能预测角点的位置，并计算出螺栓松动后旋转角度，为螺栓连接件的健康监测提供一种新的方法。
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