图像识别||铁路货车锁紧板偏转故障的自动检测技术

vlambda
2020-11-20

图像识别||铁路货车锁紧板偏转故障的自动检测技术

本文介绍的是一种图像处理技术领域的方法，具体是一种铁路货车锁紧板偏转故障的视觉图像检测方法，属于铁路检测领域。

背景技术

为确保安全运营，故障检测在交通领域扮演了一个主要角色。铁路，航空，航海以及公路桥梁维护中存在着运用故障检测的大量典型事例。由于交通领域责任重大，一旦重要设备出现故障，将引起人员和财产的巨大损失，因此世界上许多国家都投入了大量的人力、物力和财力进行故障检测的研究。故障检测已经成为了当今交通领域的研究热点之一。

故障检测通常采用无损检测手段来实现。无损检测是包含各种手段和方法的非常宽泛的名称，其根本原则是所检测目标的所有方面不会因检测过程而发生损坏。在常用的故障检测技术中，图像信息是一类重要的故障信息形式，随着计算机视觉技术的发展，视觉图像检测已逐渐成为无损检测的最佳手段。

转向架是铁路货车安全检测的重点部件，因为转向架的状态，特别是转向架中交叉支撑装置的状态是否良好，将直接影响到铁路车辆的安全运行。而在铁路货车行驶时，在频繁震动的工况条件下，交叉杆端部螺栓往往会发生松动，其外在表现为锁紧板发生偏转。如果不及时检测出这种故障并加以维修，会进一步造成螺栓的脱落和断裂，从而导致重大行车事故的发生。

图像识别||铁路货车锁紧板偏转故障的自动检测技术

通常国内铁路货车锁紧板偏转故障的检测主要由人工进行，这种检测方式费时费力且维护成本高。由于铁路货车在行进过程中长期的颠簸震动，常造成锁紧板偏转故障的发生，是一类多发且较为严重的故障。对铁路部门来说，需要采用能有效保持维护成本的最小化方式来进行这种故障的检测。鉴于以上问题，该铁路货车锁紧板偏转故障的自动检测方法应运而生以解决上述问题。

技术研究方案

本技术方案针对现有铁路故障检测方式存在的不足，提供一种铁路货车锁紧板偏转故障的自动检测方法，既可降低铁路货车故障检测的成本，又提高了铁路货车故障检测的效率，为铁路提速提供了可靠的安全保障。

图像识别||铁路货车锁紧板偏转故障的自动检测技术

本技术方案是通过以下技术方案实现的，本技术方案对轨边固定高速摄像机所采集的锁紧板部位图像，采用无故障目标自动识别模式来实现铁路货车锁紧板偏转故障的自动识别，其特征在于：1）基于锁紧板的近直线段轮廓，采用直线段特征描述；2）为实现对偏转角度的估计，在直线段特征基础上对直线段的方向进行方向编码，方向编码的间隔为锁紧板最大正常偏转角度；3）利用有向Chamfer 匹配实现偏转范围估计，并判定出无偏转故障的锁紧板图像，从而分离出有偏转故障的锁紧板图像。

按上述方案，所述的无故障目标自动识别模式是指对所采集的锁紧板部位图像，从中识别出那些无偏转故障的锁紧板图像，以实现故障图像和无故障图像的分离。

所述的直线段特征描述是指：对所采集的锁紧板图像，采用一种快速直线段检测算法。可在线性计算时间内提供无虚假检测的直线段特征，并能在杂乱的背景下给出整洁的直线段特征图像，十分接近人类感官描述。

所述的对直线段的方向进行方向编码是指：根据直线段特征输出列表中的直线段的方向角，对方向角进行量化从而获得方向编码。更具体地，在180°范围内依据锁紧板最大正常偏转角度为间隔进行量化，生成方向编码图。

所述的有向Chamfer匹配是指：在对直线段特征进行匹配时，采用Chamfer 匹配方法。即在距离变换图像基础上，通过计算锁紧板特征模板覆盖下距离变换图像中的各像素值总和的均值来衡量匹配的优劣程度。但由于基本Chamfer 匹配不能很好地胜任复杂场景下的图像匹配任务，因此在匹配中加入方向因素。

本技术方案的原理是，考虑到锁紧板所具有的近直线段轮廓，采用直线段特征描述方式，相对于边缘点特征，直线段特征可看作点特征的稀疏表示，有效减小了对内存的需求。为实现对偏转角度的估计，在直线段特征基础上对直线段的方向进行方向编码，并使方向编码的间隔为锁紧板最大正常偏转角度。利用有向Chamfer匹配实现偏转范围估计。

与现有技术相比，本技术方案使用的特征简单，不受目标位置、表面纹理变化影响，具有很强的鲁棒性和抗噪声能力，在复杂场景下可准确估计偏转角度范围并定位出无故障的锁紧板位置，整个过程仅需一个模板，保证了故障识别的效率，为货车故障图像识别的工程化应用奠定了基础。

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