面向桥式起重机运行状态检测DCNN边缘云系统

• 作者: 杨帆 刘桂雄 彭晓军
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: 桥式起重机 运行状态量检测 深度学习 坐标重建 边缘计算
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 光电测量与检测
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.06.016

摘要

桥式起重机械是现代工业生产不可或缺的特种生产设备,需检测及监测起运行状态.提出面向桥式起重机运行状态检测DCNN边缘云系统,包括边缘端DetectNet部件定位网络、云端多任务Mask R-CNN识别网络,对起重机关键部件定位、分割及关键点精确提取,结合基于PnP问题求解的坐标重建技术,获得部件关键点坐标,完成基于深度学习与图像传感器运行状态量小车位移、吊具倾斜角度的定量测量.以一种通用式吊钩桥式起重机为试验对象,展示DCNN边缘云系统的识别效果,以测量工具所测结果为约定真值分析小车位移、吊具倾斜角度测量误差,结果表明小车位移测量相对误差为2.80％,吊具倾斜角度测量绝对误差平均值为0.0698 rad,满足工业监测准确度需求.