基于自编码器的接触网定位器底座开口销缺失识别算法研究

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测系统可得到接触网定位器的海量高清图像用于线下故障排查。为提高接触网定位器底座开口销缺失检测的准确性和效率,基于自编码器无监督网络模型,根据定位装置开口销区域的图像特征设计开口销缺失识别算法,并通过实际现场图像数据验证算法的有效性和通用性。试验分析表明,该算法对于背景复杂、光照不均等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,可提高接触悬挂零部件缺陷检测效率,具有重要的实际工程意义。     

基于计算机视觉技术的接触网定位器坡度动态测量算法

为实现对接触网定位器坡度的动态测量,提出基于计算机视觉技术的定位器坡度的动态检测算法。采用中值滤波算法和维纳滤波算法对拍摄到的图像序列进行图像预处理;对序列图像中的接触网定位器进行提取识别以及角点检测;选用NCC角点匹配算法对检测序列图像中检测到的角点进行匹配;在匹配角点的基础上,利用基于仿射不变性的直线匹配算法,对各幅图像中的直线进行匹配,从而可以自动获取图像序列中各图像直线的夹角,实现定位器坡度的自动动态测量并且减小了测量结果的不确定性。     

一种刚性接触网缺陷智能检测系统的开发与应用

针对刚性接触网核心部件汇流排和接触线缺陷项目多、智能化检测手段少的问题，提出一种基于图像智能采集及深度学习算法识别的刚性接触网缺陷智能检测系统的总体设计方案，详细介绍系统构成、功能及其应用情况。该系统在应用中能自主完成智能化的采集检测任务，实现刚性接触网缺陷的智能检测。     

接触网安全巡检系统中的支柱号牌识别算法

针对接触网安全巡检系统中利用支柱号牌进行智能缺陷分析定位的问题,提出了一种支柱号牌识别算法。该算法采用霍夫直线检测实现支柱定位,根据号牌特点实现号牌定位、号牌字符分割算法,最后采用HOG特征和支持向量机(SVM)实现字符识别。该算法识别率较高,对智能缺陷定位具有重要意义。     

基于无监督知识蒸馏的高铁绝缘子缺陷检测算法

绝缘子作为高铁接触网的重要组成部分，是隔离接触网和地面的关键零部件。但绝缘子缺陷样本稀缺，缺陷类型多样，基于有监督深度学习的绝缘子缺陷检测难以满足现场需求。针对该问题，本文提出一种基于知识蒸馏的绝缘子缺陷检测算法。该方法主要分为两个阶段：第一阶段使用一个基于YOLO-v5的绝缘子旋转定位网络快速准确地将绝缘子从接触网图像中提取出来，并使用滑动窗口将其下采样为绝缘子小块；第二阶段使用由一个教师网络和一个学生网络组成的绝缘子缺陷检测网络检测缺陷。实验表明该方法具有良好的可行性。     

电气化铁路弓网综合检测数据分析方法

针对电气化铁路弓网综合检测数据分析及现场运行维护需求,运用数据分析工具介绍接触网主要结构形式在弓网综合检测数据中的典型特征和利用典型特征进行缺陷定位的方法,结合接触网局部缺陷诊断与综合状态评价的分析应用,提出阈值管理、图像辅助、重复对比、图形化、数据综合、数据融合等分析方法,并以实例验证了该分析方法排查接触网设备缺陷的实际效果。基于接触网检测数据分析提出的分析方法,为提升接触网检测数据分析质量,深入挖掘检测数据价值,推动电气化铁路接触网精准维修提供支撑。     

高铁接触网异物自动化智能检测方法

基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经网络的异物检测方法,利用已标定样本训练异物检测模型,并通过预训练和重训练步骤进行深度学习模型的优化,最后将训练好的模型应用于真实场景中对特定异物进行自动检测。对采集的2C图像进行相关试验,结果表明,该方法可以快速有效地检测出接触网异物,准确率达到96.5%以上,具有较高的应用价值。     

面向复杂环境的接触网关键设备缺陷检测方案

针对小样本及复杂环境下接触网关键设备缺陷检测难等问题，提出一种融合深度卷积神经网络和卡尔曼滤波的图像检测方案。采用MobileNet构建模型骨干网络，有效降低了计算成本；融合柔性非极大值抑制算法解决目标部件遮挡问题，并将上下文感知ROI池化层取代原始池化层，维护了小尺寸零部件的原始结构；最终通过卡尔曼滤波对检测结果进行修正，有效提高检测精度。实验结果表明：本文所述方法能够对复杂接触网设备实现零部件的精确检测，与相同条件下的其他检测算法相比综合性能最佳。     

基于图像处理的接触网定位线夹目标检测

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测监测装置可得到接触网定位装置的海量高清图像用于线下故障排查。为提高故障检测的效率和准确性,基于图像处理技术,根据定位线夹区域的结构特征设计定位线夹目标区域的检测算法,并通过实际图像数据验证算法的有效性和通用性。该算法对于背景复杂、光照不均、含噪声等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,极大提高了检测效率并为进一步的缺陷检测奠定了基础,具有重要的实际工程意义。     

基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法

针对现行接触网定位器倾斜度检测方法效率低下、精确度不高的现状,研究基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法.应用图像分割、剔除干扰线、图像细化等算法,对采集到的接触网定位装置的图像进行处理;然后用改进的Hough变换检测细化后的图像,对图像中相邻的特征象素点进行聚类并做感知编组;最后用随机Hough变换(RHT)...     

图像处理技术在钢轨表面缺陷检测和分类中的应用

采用图像处理、模式识别及机器视觉等理论,对现役钢轨缺陷进行检测和分类.完成自动提取缺陷图像和最小化缺陷图像,以减少处理量并降低存储空间需求,自动判断缺陷类别.文章对采集到的缺陷图像进行处理,实验结果证明该方法能够正确实现检测轨道表面缺陷检测,并具有一定的适用性.此方法可以克服人工检测方法的许多弊端,提高检测速度和精度.     

基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法

钢轨表面缺陷具有独特性和稀疏性,利用机器视觉技术自动地检测钢轨表面缺陷仍存在很大挑战.提出一种基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法,利用钢轨图像固有特性构建图像背景分布模型,找到背景分布簇中心,以定位到可疑像素点;提出一种钢轨表面缺陷像素级识别方法,根据可疑像素点的上下文特征和空间位置先验概率识别该像素点是否属于真...     

鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。     

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统由光学系统、FPGA模块、DSP图像处理模块及上位机组成.为提升图像采集的质量,提出并设计线阵相机加激光光源的组合方案,用以有效滤除阳光干扰,避免图像过度曝光.针对高速实时采集需求,设计FPGA采集模块,实现巡检图像采集控制和传输.针对实时智能检测需求,开发基于DS...     

基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法。首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法增强缺陷图像的关键特征信息;最后,通过改进Faster R-CNN卷积神经网络,实现了多尺度钢轨表面缺陷的检测与识别。通过对所提出的检测算法进行对比实验,实验结果表明:裂纹、剥落、磨损三类缺陷的识别精度分别为91.87%,92.75%和91.52%,检测速度为每张图像0.265 s,优于已有的钢轨表面缺陷检测算法,能够很好地应用于实际项目中。     

基于线阵相机的接触轨几何参数动态检测系统

基于线阵相机的接触轨几何参数动态检测系统,采用高速线阵相机,通过光切法,获取接触轨目标图像;采用双目成像检测原理,同时结合车体偏移补偿,精确测量接触轨几何参数;采用实时定位系统,对检测数据进行定位。     

改进Canny算子的列车轮对踏面边缘检测算法

现有对高速列车轮对踏面损伤检测逐步以动态检测系统代替人工检测,针对动态检测系统中对踏面损伤图像处理时,存在大量边缘信息丢失、图像细节不完整等问题,提出一种基于改进Canny算子的边缘检测算法.该算法利用自适应双边滤波代替传统高斯滤波对图像进行平滑处理,能够很好的保持图像边缘和滤除噪声;采用水平、垂直、45°和135°4...     

基于DSP和线阵CCD的接触网检测系统

介绍了一种基于DSP和线阵CCD技术的电力机车接触网瞬时拉出值的高速测量系统的总体框架,阐述了其数字图像信号的实时处理与传输,描述了提高可靠性及抗干扰的措施,在高速接触网的检测中,该系统能快速检测接触网的瞬时拉出值,又能记录接触网的杆位及杆号,测量分辨率可达1mm。     

隧道检测裂缝的图像处理研究

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,基于近几年快速发展的工程检测系统与图像处理算法的研究,提出基于CCD相机的衬砌裂缝检测系统来采集裂缝图像。通过比较均值滤波、中值滤波、维纳滤波、自适应中值滤波和加权邻域滤波比较,选择自适应中值滤波进行图像增强。结合直方图阈值分割法、Otsu最大类间方差阈值和局部阈值分割法,对增强后图像进行二值化处理比较,Otsu法较好地保留了裂缝的边缘信息,证明了该算法的有效性,为后续裂缝信息的提取奠定了基础。