一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法

本发明涉及列车监测技术领域，公开了一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法，包括：获取地铁转向架关键部位的螺栓二维图像数据与螺栓三维图像数据；对螺栓二维图像数据进行数据增强，并输入BOLT‑YOLO螺栓检测模型进行地铁转向架关键部位识别，输出包含关键部位的螺栓图像并对每个关键部位进行编号；获取独立的螺栓区域图像，并输入Unet语义分割网络模型进行两段螺栓防松线识别，通过防松线与螺栓的角度变化来判断松动状态；若二维图像信息不足，生成螺栓的三维点云模型，并通过精确配准和基准面高度差计算，判定螺栓是否超出误差范围；该方法不仅能够实时检测列车螺栓的异常状态，还提高了检测精度以及降低了资源利用率。