基于智能图像识别的轨道交通钢轨焊接接头识别

目的:轨道交通钢轨焊接接头作为钢轨上最为薄弱的结构,易发展为钢轨焊接接头不平顺,从而加剧轮轨间作用力,影响乘客乘坐舒适性,因此有必要对钢轨焊接接头进行识别。方法:介绍了钢轨焊接接头识别中所采用的AlexNet CNN(卷积神经网络)模型和小波变换的原理,以及轨道冲击指数的计算方法。提取北京地铁19号线某运营列车的轴箱振动加速度信号,通过小波变换提取其时域及频域特征,并采用AlexNet CNN进行钢轨焊接接头的识别。对其钢轨表面不平顺进行检测,计算其滑动峰峰平均值,并与同一里程处根据列车轴箱振动加速度计算得到的轨道冲击指数进行对比,采用线性拟合的方式分析钢轨焊接接头对轨道冲击指数的影响。结果及结论:钢轨焊接接头在列车轴箱振动加速度信号中存在较为明显的空间域分布特征与时频特征:空间域分布特征表现在每两个钢轨焊接接头信号之间的间距为25 m,且每个信号由间距为2.2 m的两个尖峰所构成;时频特征表现为钢轨焊接接头所在里程附近有一明一暗两个亮点。这种清晰的特征使AlexNet CNN高效地对钢轨焊接接头进行识别,准确率在92.98%左右。对钢轨表面不平顺实测值进行30~100 mm带通滤波后可发现与钢轨焊接接头空间分布特征相一致的特征峰值,且轨道冲击指数与钢轨焊接接头对应的钢轨表面不平顺滑动峰峰平均值的峰值具有相似的空间分布特征;钢轨焊接接头处的轨道冲击指数随钢轨焊接接头不平顺的滑动峰峰平均值增大呈现先减小后增大的趋势,二者并非简单的正相关关系。

强力输送带接头识别算法

针对现有的强力输送带故障实时检测方法存在故障定位困难的问题,以接头为基准参考点,提出了一种基于图像处理技术的强力输送带接头识别算法。该算法根据接头点的特征,把接头点用一个数值表示出来,并根据这个数值,以一种简单的方式区分出上、下接头点;然后根据接头的特征,并通过修改最长公共子序列算法的匹配方式,对接头进行识别。实际应用表明,该算法精度高、速度快,可有效识别强力输送带的接头,满足了强力输送带故障检测中接头定位的要求。

薄板对接接头识别的视觉方法

对薄板紧密对接接头的识别问题进行深入的分析，提出由照明、自适应局部特征提取、全局特征识别和验证融合在一起的视觉识别方法。试验表明此方法克服了电弧光的干扰，识别结果可靠，可以有效地解决薄板紧密对接接头识别这一难题。

一种识别薄板对接接头的视觉方法

对薄板紧密对接接头的识别问题进行了深入的分析，提出了由照明、自适应局部特征提取、全局特征识别和验证融合在一起的视觉识别方法。它克服了电弧光的干扰，识别结果可靠，可以有效地解决薄板紧密对接接头识别这一难题。

强力输送带接头点识别算法

针对新型的强力输送带以接头点为基准参考点进行故障实时检测,存在接头定位困难问题,提出了一种基于统计学和图像处理技术相结合的接头点检测识别算法.该算法首先把图像每一列看成一个样本总体;然后根据每一列的样本均值以及该列中的每一个像素的方差计算出该像素点的平滑度,根据一定的平滑度阈值来找到接头点区域,通过对接头点区域应用图像处理技术中的腐蚀、膨胀等运算,使其形成一个矩形区域.利用该矩形区域像素值的方差以及矩形区域的宽高比这两个特征,来达到对接头点的识别.实验表明该算法能够有效地识别出接头点.

基于Dolph-Chebyshev窗的电力电缆中间接头定位诊断

提出一种基于Dolph-Chebyshev窗的配电电缆中间接头定位改进方法。根据电缆传输线模型说明频域反射法(frequency domain reflectometry,FDR)的定位原理,建立定位仿真模型进行验证,通过仿真对比分析选择基于DolphChebyshev窗的FDR改进方法;同时搭建电缆总长为20 m、接头位置为10 m的中间接头冷热循环受潮平台,探究其受潮发展规律;建立多接头仿真模型,探究接头在不同缺陷程度时的定位幅值关系。结合诊断模型,在2800 m多接头10 kV XLPE电缆上进行验证。仿真及实验结果表明:所提方法能够准确定位各接头并有效识别出缺陷接头;验证了所提方法对电缆异常接头定位及诊断具有可行性。

基于图像识别的井口自动化工具控制方法

提出了采用SURF特征匹配的方法对钻杆接头目标识别的控制方法。对钻杆接头获取目标图片后进行工作环境干扰模拟和自身工作状态模拟预处理,以提高仿真实验的真实准确度,便于更好地对不同环境和工作状态的目标特征的匹配识别。对预处理后的钻杆接头图像采用SURF特征提取匹配的方法进行图像目标识别,模拟实验中主要对SURF特征匹配阈值和匹配特征点的数量进行了学习。实验结果表明,文中提出的图像目标识别方法效果较好,为井口自动化工具的全自动化、智能化控制提供一种思路,具有一定的参考价值和借鉴意义。

钢丝绳芯输送带X射线在线检测系统的设计与应用

针对应用电磁技术只能检测钢丝而不能检测输送带的问题,提出采用基于X射线无损检测和图像智能识别技术,设计了钢丝绳芯输送带X射线在线检测系统。该系统使用X射线穿透钢丝绳芯输送带,获得钢丝和输送带图像,再根据图像自动定位硫化接头,识别退丝、输送带裂纹、起泡、磨损等缺陷,辅助判断输送带故障,预防安全事故发生。