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龍圖騰網獲悉北京交通大學申請的專利緊固件松動狀態人工智能監測方法和巡檢設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116030015B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310022884.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權緊固件松動狀態人工智能監測方法和巡檢設備是由高瞻;鄧林;撒曄;馮其波設計研發完成，并于2023-01-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本緊固件松動狀態人工智能監測方法和巡檢設備在說明書摘要公布了：一種緊固件松動狀態人工智能實時監測方法，其通過激光照射和面陣相機系統采集緊固件及臨近表面的光強分布；以被測表面的光強分布表示緊固件及臨近表面的深度信息；通過人工智能的機器學習直接建立散斑條紋圖和緊固件狀態之間的對應關系；通過對獲得的散斑條紋圖直接識別進行緊固件的松動狀態檢測，排除了鐵道線路、監測車輛的機械振動對監測準確度的影響。本發明摒棄了采用傳統相機，并且摒棄了現有技術中的相位提取技術。根據本發明，不僅可監測緊固件的表面狀態，而且可以監測表面下方一定深度處的狀態，甚至可以提前發現即將松動但還沒有實際松動的狀態；在檢測速度和檢測準確度方面可以超越技術工人的檢測能力。

本發明授權緊固件松動狀態人工智能監測方法和巡檢設備在權利要求書中公布了：1.一種緊固件松動狀態人工智能實時監測方法，其特征在于， 監測對象是緊固件及其周圍的應力或應變； 通過激光照射和面陣相機系統采集緊固件及臨近表面的光強分布；以被測表面的光強分布表示緊固件及臨近表面的深度信息； 通過人工智能的機器學習直接建立散斑條紋圖和緊固件狀態之間的對應關系；通過對獲得的散斑條紋圖直接識別進行緊固件的松動狀態檢測； 通過對緊固件不同松動程度下散斑條紋圖的機器學習，也包括對已經松動還未發生形變狀態的機器學習，人工智能模型不僅可判斷緊固件是否松動，也可判斷和識別松動程度，發出預警或警報； 所述人工智能機器學習的訓練過程包括： 對安裝有所述緊固件的系統從零載荷至臨界載荷施加不同工況的載荷，同時，采集緊固件的物理參數變化圖像，并傳輸至計算機；每次循環加載達到臨界狀態后停止施加載荷，直到緊固件系統恢復至初始狀態，停止圖像采集；多次重復加載與卸載操作，直到獲取足夠的緊固件正常狀態下的物理參數變化圖像； 松開所述緊固件，使其成為松動狀態；多次重復加載、卸載及圖像采集操作，直到采集到足夠的緊固件松動狀態下的物理參數變化圖像； 從采集得到的物理參數變化圖像中隨機選取大量圖片作為原始數據集，保證緊固件正常狀態下的圖像和松動狀態下的圖像各占50％； 利用計算機對物理參數變化圖像進行濾波、歸一化操作；將所有物理參數變化圖像分別打上正常狀態或松動狀態的標簽；或者，直接將人類認為的緊固件正常狀態圖像打上正常狀態標簽，直接將人類認為的緊固件松動狀態圖像打上松動狀態標簽； 將原始數據集作為訓練集投入人工智能判斷模型中進行訓練，并保存所述人工智能判斷模型。

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