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龙图腾网恭喜南京林业大学申请的专利基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112837284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110115987.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法是由刘英;於亚斌;姜东;陈甲伟;杨雨图;王旭;谢超;倪晓宇;吴晓莉;庄子龙设计研发完成，并于2021-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法，包括以下步骤：1、采集不同螺栓旋转角度图片，将不同螺栓旋转角度图片作为训练集数据；2、采用训练集数据对SingleShotMultiBoxDetectorSSD深度学习网络进行训练，得到SSD训练模型；3、通过SSD训练模型对待测螺栓的图片进行检测，识别出螺栓的松动角度。本发明能够有效地解决螺栓连接结构的松动角度识别检测问题。松动角度检测准确，研究表明，本发明方法在实施成本和识别角度精度上都有比较良好的表现。

本发明授权基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法，其特征在于：包括以下步骤：1、采集不同螺栓旋转角度图片，将不同螺栓旋转角度图片作为训练集数据；2、采用训练集数据对SSD深度学习网络进行训练，得到SSD训练模型；3、通过SSD训练模型对待测螺栓的图片进行检测，识别出螺栓的松动角度；所述的步骤1包括：拍摄不同螺栓旋转角度图片，所述螺栓及与其匹配连接的螺母上均设有圆形标记；利用labelImg工具对图片中的目标物进行分类和命名，所述的目标物分别是螺栓底面和螺母上的圆形标记；将分类和命名后的图片作为训练集数据；所述的步骤3具体为：通过SSD训练模型对待测螺栓的图片进行检测，识别出图片中所有目标物，同时，识别出目标物的中心坐标；经过SSD训练模型识别出的图片的默认坐标以左上角为原点，螺母上的圆形标记的中心坐标分别为x1,y1，螺栓底面的中心坐标为x2,y2；将默认坐标的原点移动至螺栓底面中心，则螺母上的圆形标记的中心坐标为：x3,y3＝x1-x2,y1-y2，原点至坐标x3,y3的连线与Y轴负方向的夹角α为识别计算角度，0°≤α360°，计算过程如公式1所示： 在螺栓初次安装时，采集螺栓图片，并识别计算出夹角α，将此时的夹角α记为初始角度α0；当需检测螺栓松动角度时，采集螺栓图片，并识别计算出夹角α，将此时的夹角α记为角度αi；螺栓的松动角度为θ＝αi-α0。

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