[发明专利]基于图像处理的动车轴箱端盖螺栓丢失故障检测方法

说明书

基于图像处理的动车轴箱端盖螺栓丢失故障检测方法，包括一：获取待检测图像；二：对待检测图像进行直方图规定化处理；三：针对直方图规定化处理后的图像，利用canny算子进行边缘检测，并输出轮廓点梯度大小和方向；四：根据轮廓点梯度大小和方向得到端盖椭圆中心点位置；五：分别截取螺栓图像，截图过程中将图像进行旋转，使螺栓的中心与端盖中心的连线逆时针与水平方向成18度角；六：根据旋转后的螺栓图像判断螺栓孔是否存在，若存在则认定为故障并将故障上传，若不存在则判断螺栓是否存在，若存在则检测下一个螺栓，若不存在则提取LBP特征并利用SVM分类器判断螺栓是否丢失，若判定为丢失则将故障上传，若判定为未丢失则检测下一个螺栓。

技术领域

本发明涉及铁路车辆故障诊断技术领域，具体为基于图像处理的动车轴箱端盖螺栓丢失故障检测方法。

背景技术

目前动车组故障检测，一般采用人工排查的方式进行故障检修。由检测作业受作业人员的业务素质、责任心、劳动强度等因素影响较大，容易发生漏检或简化作业等情况。人工检测工作效率低，一旦出现作业质量问题，不利于查找作业过程中产生问题的原因和问题发生的时间。

发明内容

本发明的目的是：针对现有技术中人工检测工作效率低的问题，提出一种基于图像处理的动车轴箱端盖螺栓丢失故障检测方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：

基于图像处理的动车轴箱端盖螺栓丢失故障检测方法，包括以下步骤：

步骤一：获取待检测图像；

步骤二：对待检测图像进行直方图规定化处理；

步骤三：针对直方图规定化处理后的图像进行边缘检测，同时输出轮廓点位置、梯度大小和梯度方向；

步骤四：根据轮廓点梯度大小和方向得到端盖椭圆中心点位置；

步骤五：截取每个螺栓图像，截取过程中将图像进行旋转，使螺栓的中心与端盖中心的连线逆时针与水平方向成18度角；

步骤六：根据旋转后的螺栓图像，判断螺栓孔是否存在，若存在，则认定为故障，并将故障上传，若不存在，则判断螺栓是否存在，若存在，则检测下一个螺栓，若不存在，则提取LBP特征，并利用SVM分类器判断螺栓是否丢失，若判定为丢失，则将故障上传，若判定为未丢失，则检测下一个螺栓。

进一步的，所述边缘检测通过SOBEL算子进行。

进一步的，所述边缘检测通过改进canny算子进行，所述改进的canny算子的输出为双通道的矩阵，一个通道存储轮廓点位置及梯度大小，另一个通道存储轮廓点的梯度方向。

进一步的，所述步骤四的具体步骤为：

步骤四一：循环遍历边缘检测后的矩阵中的每个像素点，并保留梯度大小在梯度阈值范围内的轮廓点(x,y)；

步骤四二：遍历所有轮廓点(x,y)，循环遍历每个轮廓点的极坐标倾斜角φ，根据轴箱端盖的高a和宽b得到轮廓点在该倾斜角下对应的椭圆中心点(x₀,y₀)；

步骤四三：根据轮廓点(x,y)及对应的椭圆中心(x₀,y₀)得到椭圆上点(x,y)的法线方向θ，当法线方向θ与该轮廓点的梯度方向差值小于角度阈值时，得到的该椭圆中心点有效，否则无效；

步骤四四：所有轮廓点遍历结束后，得到一个矩阵，矩阵中每个值表示图像中以该点为椭圆中心点的椭圆上符合要求的轮廓点数量，矩阵中每个值的横轴坐标为椭圆横坐标，矩阵中每个值的纵轴坐标为椭圆纵坐标；

步骤四五：将矩阵进行高斯滤波处理，获取矩阵中超过阈值点的区域，得到连通区域；