【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第10期 433-436页,共4页

【作 者】： 陈向华 [1,2] ; 周娟 [1,2]

【摘 要】 在频繁震动环境下，高精度设备受到无规则振动、冲击以及高温蠕变的影响，导致螺栓结构产生非固定滑动、分离或者脱落。螺栓结构具有复杂的动态性，脱落过程呈现不明显变化，螺丝帽与杆的相对位置变化过程与振动强度、外部环境呈现复杂关系，无法建立有效关联。传统视觉监控方法在振动条件下，获取的螺栓帽和杆的相对像素位置在无法建立关联的情况下，以静态阀值观测为主，存在较大的偏差，无法获取准确的螺栓松动监测结果。提出震动环境下聚类RBF神经网络的视觉螺丝松动监测方法。提取螺丝松动监控计算机视觉图像的特征，并针对上述螺丝帽与脱离的异常距离进行有效的识别。利用傅里叶变换方法建立螺丝松动监控图像特征矩阵，计算特征脱离聚类目标函数，并建立聚类RBF神经网络模型，完成监控。实验结果表明，利用改进算法可以实现计算机视觉对震动环境下螺丝松动监测，可以提高监测的准确性，防止由于螺丝松动造成的损失。