[发明专利]一种列车闸片检测方法和装置

说明书

本发明涉及列车检测领域，具体涉及一种列车闸片检测方法和装置。所述方法包括：步骤1：获取列车轮底区域图像；步骤2：通过对所述轮底区域图像进行模式识别来获取闸片区域图像；步骤3：通过对所述闸片区域图像进行边缘检测来确定所述闸片的左边缘和右边缘；步骤4：根据所述左边缘和所述右边缘，基于聚类算法来确定所述闸片的像素厚度。通过使用本发明方法，能够准确地检测列车闸片的厚度。

技术领域

本发明涉及列车检测领域，具体涉及一种列车闸片检测方法和装置。

背景技术

闸片是列车制动装置的核心部件之一，在列车刹车时，其在制动夹钳的作用下与制动盘紧密贴合，产生巨大的摩擦力使得列车减速。列动车开动中，闸片则处于与制动盘松开的状态。根据其原理，闸片会由于长时间的磨损导致其厚度变薄，当厚度值小于某一数值时，则其制动能力将会减弱，从而给列车带来安全隐患。

现有的列车安全监测设备中，对闸片厚度的检测基本依靠人工测量的方式，工作强度较大、测量值误差大，且需列车静止状态下才可测量，影响列车运行效率；一些列车闸片检测方法简单地通过对图像进行边缘检测技术来定位闸片区域，进而估计闸片厚度。然而，由于受杂边缘和边缘断裂的影响，无法可靠确定闸片位置，更无法准确计算闸片厚度。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种列车闸片检测方法和装置，能够准确地检测列车闸片的厚度。

为解决以上技术问题，本发明提供的技术方案是一种列车闸片检测方法，包括：

步骤1：获取列车轮底区域图像；

步骤2：通过对所述轮底区域图像进行模式识别来获取闸片区域图像；

步骤3：通过对所述闸片区域图像进行边缘检测来确定所述闸片的左边缘和右边缘；

步骤4：根据所述左边缘和所述右边缘，基于聚类算法来确定所述闸片的像素厚度。

进一步地，所述步骤2包括：

步骤21：通过对所述轮底区域图像进行模式识别来获取夹钳区域图像；

步骤22：通过对所述夹钳区域图像进行模式识别来获取所述闸片区域图像；

其中，所述夹钳区域图像是夹钳占图像面积80％以上的图像，所述闸片区域图像是闸片占图像面积20％-40％的图像。

进一步地，所述步骤3包括：步骤31：在所述闸片区域图像中设定第一预设检测范围，通过在所述第一预设检测范围内进行边缘检测来确定所述闸片的右边缘；

步骤32：在所述闸片区域图像中设定第二预设检测范围，通过在所述第二预设检测范围内进行边缘检测来确定所述闸片的左边缘。

进一步地，所述在所述闸片区域图像中设定第一预设检测范围包括：以直线 a1-a2切割所述闸片区域图像，将直线a1-a2以右的图像作为第一预设检测范围，其中，所述直线a1-a2位于所述闸片的右边缘以左；所述在所述闸片区域图像中设定第二预设检测范围包括：以直线b1-b2切割所述闸片区域图像，将直线b1-b2以右的图像作为第二预设检测范围，其中，所述直线b1-b2位于所述闸片的左边缘以左。

进一步地，所述步骤4包括计算：

best_Cluster＝max{Cluster[1],…,Cluster[N]}

其中i，j∈[1,N]，N为所有疑似闸片厚度的个数，dist为疑似闸片厚度值，Cluster为疑似闸片厚度值聚类数量，best_Cluster为最多的疑似闸片厚度值聚类数量，对应的疑似闸片厚度值则为检测到的闸片的像素厚度。