[发明专利]一种货车制动梁支柱故障自动检测方法

说明书

一种货车制动梁支柱故障自动检测方法，它属于货车制动梁支柱故障检测技术领域。本发明解决了采用人工检测方法容易出现对制动梁支柱故障的漏检、错检的问题。本发明分别在货车轨道周围搭建高清成像设备，货车通过设备后，获取清晰图像。利用轴距信息与制动梁支柱位置的先验知识，粗略定位制动梁支柱部件。并对粗定位部件图像进行进一步处理，判断其是否发生折断。若发生折断则根据映射关系，将识别结果映射到原始图像中，进行报警上传。工作人员根据识别结果做出相应的处理，保证列车安全运行。本发明可以应用于货车制动梁支柱故障检测。

技术领域

本发明属于货车制动梁支柱故障检测技术领域，具体涉及一种货车制动梁支柱故障自动检测方法。

背景技术

制动梁支柱是制动梁的主要配件，其折断后如果不能及时发现并检修，裂纹就会越来越大，导致下拉杆脱落在钢轨上造成险性事故，严重时会造成车辆颠覆、脱线等重大事故，后果不堪设想。制动梁支柱折断故障是一种危及行车安全的故障，在制动梁支柱故障检测中，现有方法往往采用人工检查图像的方式进行故障检测。由于在检测过程中，检测结果会受到检车人员的主观因素影响，因此，容易出现对故障的漏检、错检等问题，以致影响行车安全。

发明内容

本发明的目的是为解决采用人工检测方法容易出现对制动梁支柱故障的漏检、错检的问题，而提出了一种货车制动梁支柱故障自动检测方法。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：一种货车制动梁支柱故障自动检测方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、获取包含制动梁支柱部件的原始图像；

步骤二、分别对原始图像进行梯度变换、拉普拉斯变换和小波变换，获得梯度变换后的原始图像、拉普拉斯变换后的原始图像以及小波变换后的原始图像；

分别提取原始图像、梯度变换后的原始图像、拉普拉斯变换后的原始图像、小波变换后的原始图像的ORB特征点及特征向量，将提取到的全部ORB特征点作为第一组ORB特征点；

步骤三、将图像数据库中的制动梁支柱部件进行图像融合，获得制动梁支柱部件的模板图像；分别对模板图像进行梯度变换、拉普拉斯变换和小波变换，获得梯度变换后的模板图像、拉普拉斯变换后的模板图像以及小波变换后的模板图像；

分别提取模板图像、梯度变换后的模板图像、拉普拉斯变换后的模板图像、小波变换后的模板图像的ORB特征点及特征向量，将提取到的全部ORB特征点作为第二组ORB特征点；

步骤四、根据步骤二和步骤三提取出的特征向量，对第一组ORB特征点和第二组ORB特征点进行特征点初匹配；

步骤五、对满足预设剔除条件的初匹配成功特征点对进行剔除，获得剩余的特征点对；

步骤六、对剩余的特征点对进行筛选提纯，获得筛选提纯后的特征点对；

步骤七、根据筛选提纯后的特征点对，获得原始图像中制动梁支柱部件的精细位置；

步骤八、将精细定位出的制动梁支柱部件图像与模板图像进行相似度分析，若不满足相似度条件，则直接对原始图像进行故障报警，否则继续执行步骤九；

步骤九、对精细定位出的制动梁支柱部件图像进行直方图调整，获得直方图调整后的制动梁支柱部件图像；

步骤十、对步骤九获得的图像进行处理，得到疑似故障区域；再对疑似故障区域进行故障判定；

步骤十一、若步骤十的故障判定结果为发生故障，则将故障位置映射到步骤一采集的图像中，进行故障报警并在显示界面上进行故障显示；否则，步骤十的故障判定结果为未发生故障，开始下一张图像的识别。