[发明专利]一种货车摇枕弹簧窜出故障自动检测方法

说明书

一种货车摇枕弹簧窜出故障自动检测方法，属于铁路货车部件检测技术领域。为了解决货车摇枕弹簧窜出故障检测过程中存在人工检测效率低的问题和图像自动检测准确率低、不稳定的问题。本发明利用Canny检测得到摇枕弹簧大图像的轮廓，进行霍夫变换检测直线得到摇枕的上边缘，并对摇枕弹簧大图像进行OTSU二值化，经过形态学运算找到两个镂空区域定位出摇枕弹簧的下边缘，从而确定顶端子图像、末端部子图像和弹簧的整体图像，然后依次对其进行窜出识别。本发明适用于货车摇枕弹簧窜出故障自动检测。

技术领域

本发明涉及一种货车摇枕弹簧窜出故障自动检测方法。属于铁路货车部件检测技术领域。

背景技术

货车摇枕弹簧用于铁路车辆的走行部，起到缓冲避震的作用，又由于其位于走行部，若其窜出直接危及行车安全，因此，在铁路货车部件检测过程中需要对摇枕弹簧窜出故障检测非常重视。

现有的摇枕弹簧窜出故障检测方法，基本都是采用人工检查图像的方式进行故障检测。由于检车人员在工作过程中极易出现疲劳、遗漏等情况，造成漏检、错检的出现，影响行车安全。随着图像处理与技术的不断成熟和发展，目前已经具备采用图像自动识别的方式进行货车摇枕弹簧窜出故障自动检测，但是目前基于图像处理的效果受到包括天气等各种因素的影响，检测的准确率较低，而且存在漏检率、错检率高的问题。而且针对于不同条件下的图像，其检测效果也不稳定。

发明内容

本发明为了解决货车摇枕弹簧窜出故障检测过程中存在人工检测效率低的问题和图像自动检测准确率低、不稳定的问题。

一种货车摇枕弹簧窜出故障自动检测方法，包括以下步骤：

s1、获取摇枕弹簧大图像，所述摇枕弹簧大图像为包括摇枕弹簧在内的货车局部图像；

s2、基于摇枕弹簧大图像，利用Canny检测得到摇枕弹簧大图像的轮廓；在轮廓图像上进行霍夫变换检测直线得到摇枕的上边缘，用于定位摇枕弹簧的上边界；对摇枕弹簧大图像进行OTSU二值化后，经过形态学运算找到两个镂空区域定位出摇枕弹簧的下边缘；

在摇枕弹簧大图像中截取上边界与下边缘间的子图可得到弹簧的整体图像；结合先验与上、下边缘信息，截取到顶端部子图像、末端部子图像；

s3、先进行顶端子图像进行窜出识别，若识别出窜出故障，图像直接报警；若顶端窜出未识别出故障，则对末端部子图像进行窜出识别，若识别出窜出故障，图像直接报警；若顶端与末端均未识别出窜出故障，则进行左右窜出故障识别，若识别出故障，图像直接报警。

进一步地，s3所述进行顶端子图像进行窜出识别的过程包括以下步骤：

提取顶端部子图像对应的模板图像，首先对模板图像与顶端部子图像通过中值滤波消除噪声；对顶端部子图像与模板图像进行匹配，顶端部子图像归一化相关系数匹配的最大相似度小于相关系数阈值T1且归一化的相关性匹配最大相似度小于相关性阈值T2直接报警。

进一步地，s3所述对末端部子图像进行窜出识别的过程与顶端部子窜出识别的过程相同。

进一步地，s3所述进行左右窜出故障识别的过程如下：

针对弹簧的整体图像进行中值滤波，然后利用sobel算子计算x方向梯度Gx和y方向梯度Gy，并得到图像的边缘轮廓I1(i，j)；

同时将弹簧的整体图像进行二值化，并通过全局阈值二值化滤波图像得到缩小类内差异与放大类间差异的2值化图像I2(i，j)；

利用曲线演化图像分割得到弹簧分割的轮廓，初始曲线C为2值化图像中I2(i，j)二值像素相交部分，然后用演化方程数值解法迭代来使初始曲线向弹簧轮廓靠近，使其向目标边缘逐渐逼近，最终找到目标边缘；