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ChinaScienceTechnologyOverview信息技术与应用
一种基于螺栓关键点检测模型的强磁机智能监测方法
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盖俊鹏 徐 凯 胡 健 侯卫钢 李 关 刘金海
（1.鞍钢集团关宝山矿业有限公司，辽宁鞍山114000；2.关宝山矿业有限公司设备运保中心，辽宁鞍山114000；
3.鞍钢集团矿业设计研究院有限公司，辽宁鞍山114000；4.国家管网集团储运技术发展有限公司，天津300457；
5.东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110819）
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摘 要基于关键点检测的螺栓状况实时监测对预防事故和减少设备损坏具有重要作用。强磁机系统设备高速旋转时，螺栓经常
出现松动甚至脱落等情况，易导致设备内部成分损坏。为了解决这一问题，本文提出了一种基于螺栓关键点监测模型的强磁机智能监
测方法。该模型设计了复杂环境下的螺栓关键点监测任务，通过识别螺栓的六个顶点，不断监测螺栓是否有松动现象。为了进一步提
高模型的泛化性能，采用大规模预训练技术提升网络的特征提取能力，设计了轻量化的特征编码结构和预测机制，以完成模型推理。
本文系统性地提出了工业强磁机系统的螺栓松动监测方案，为系统安全和维护提供了智能化的技术基础。
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关键词智能监控关键点检测强磁机系统鲁棒模型
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中图分类号TP206文献标识码A文章编号16712064（2025）01005503
0引言早期的监测方法主要是基于图像灰度分析建立阈值分
螺栓紧固件作为工业系统中常见的连接工件之一，广割系统，完成螺栓顶点检测任务[4]。该类方法设计基于投
泛应用于航空航天、民用建筑、石化设备、机械电磁系统影变换或滤波技术的图像处理方法，增强图像细节，结合
等关键领域。螺栓的应用对于保证系统和结构安全起着至二值化以及霍夫变换提取边界线。然而，该方法阈值设置
关重要的作用。一般来说，工人使用扭矩扳手将螺栓拧紧规则复杂，无法应用到更广泛的场景中，已逐渐被深度学
到足够预负载，可以保证整个系统的可靠性。然而，在工习取代。另一种关键点预测方法主要利用目标检测划分候
程应用过程中，设备在各种暴露和复杂环境下长期运行，选区域，分割感兴趣的区域边界框。但是候选区域生成和
损害了螺栓的健康状况，导致螺栓出现松动和脱落现象。关键点预测仍然分离，这会导致预测误差累积，从而破坏
螺栓松动会导致预负载减少，进而损坏操作系统与核心整体检测性能。
工件[1]。目前，计算机视觉作为一项涉及图像处理、人工智
强磁机损坏现场如图1所示。以工业强磁机系统作为能、信息收集等领域的跨学科技术，为工业生产安全提供
典型案例，分选矿石过程中，设备会高速运行并产生强烈了必要的技术支持。近年来，基于计算机视觉技术的系统
的离心力，加速螺栓松动。如果未及时发现螺栓松动，可健康监测引起了学者的广泛关注。目前，众多学者已经研
能会出现大量螺栓脱落，导致介质盒等核心部件损坏，严究了螺栓关键点检测方法，包括基于图像处理和阈值分割
重危及系统结构的健康[2]。维修人员尝试使用固定扭矩扳的方法、目标检测与区域分割结合的方法、端到端关键点
手对每个螺栓施加恒定扭矩。然而，由于螺栓在运行过程预测方法。与早期的两种方法相比，基于强大特征提取网
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