高速铁路接触网悬挂装置开口销不良状态检测方法研究

针对高速铁路接触网支撑装置中开口销缺失、松脱和张角不足问题,提出两种基于灰度分布特征的检测判据。在定位阶段,依据斜腕臂及其连接处的线特征,对斜腕臂进行Hough直线检测并提取其两侧边缘的斜率特征,实现斜腕处开口销的初定位,利用PBoW模型对初定位图片进行分类;采用SIFT算法准确定位非斜腕处开口销。在检测阶段,使用Hough累加矩阵提取连接处螺钉的圆形特征,对销钉所处的圆环区域实现精确提取;针对圆环内无其他零部件遮挡和干扰情况,根据圆环内非连通区域分布规律给出表面开口销缺失和张角不足检测判据;根据销钉受力部分和两端非受力部分的灰度分布,给出双耳下方开口销不良状态检测判据。实验表明,本文方法能够较准确地实现多位置开口销不良状态的同时检测。

图像识别技术及神经网络在接触网病害识别中的应用研究

运用图像处理技术和神经网络技术对高速铁路接触网支撑装置中管帽、开口销不良状态进行检测,通过图像增强-频域增强对接触网悬挂装置待检测图像进行预处理,利用SURF局部特征匹配方法实现目标图像识别与提取,运用神经网络对目标局部图像进行残差恢复处理,使之形成稳定且广域的检测判据,从而被机器视觉准确认知,最后实现管帽、开口销病害的有效识别。