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    圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在軌道車輛檢測(cè)中的應(yīng)用

    2017-03-22 23:18:59胡廣勝王菁單清群張春偉
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年3期
    關(guān)鍵詞:自動(dòng)識(shí)別部件底板

    胡廣勝++王菁++單清群++張春偉

    摘 要在軌道車輛檢測(cè)中應(yīng)用圖像處理和模式識(shí)別,可提高車輛檢測(cè)效率,對(duì)軌道車輛的安全運(yùn)行具有重要意義。本文旨在對(duì)采集的軌道車輛側(cè)底部的裙底板3D圖像,運(yùn)用圖像配準(zhǔn),圖像對(duì)比,霍夫圓檢測(cè),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,通過(guò)當(dāng)前采集的圖像與模板圖像比對(duì)實(shí)現(xiàn)軌道車輛裙底板進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。內(nèi)容包含:圖像的采集方式,模板數(shù)據(jù)庫(kù)的建立,部件定位,以及通過(guò)對(duì)異常識(shí)別實(shí)例證實(shí)圖像處理算法與軌道車輛部件檢測(cè)之間的聯(lián)系。

    【關(guān)鍵詞】軌道車輛 3D圖像 自動(dòng)識(shí)別 圖像比對(duì)

    1 引言

    圖像識(shí)別技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。就如人一樣讀懂圖片的內(nèi)容,不僅更快的獲取信息,還是一種新的交互方式。

    軌道車輛的裙板、底板,為保護(hù)車下設(shè)備件和方便檢修而設(shè)計(jì)安裝的具有導(dǎo)流、防護(hù)、檢修功能的車下設(shè)備艙組件,如出現(xiàn)錯(cuò)漏等故障,會(huì)造成大的安全隱患。目前,軌道車輛大都在灰度圖像上進(jìn)行圖像處理的故障檢測(cè),這種方法有以下的問(wèn)題:成像效果受光線影響較大,如反光、陰影等;污漬、水漬等對(duì)自動(dòng)識(shí)別結(jié)果影響較大,極易產(chǎn)生誤報(bào)警;圖像處理算法較復(fù)雜,魯棒性差。

    為了解決這些問(wèn)題,本文以軌道車輛側(cè)底部的裙底板為例,根據(jù)圖像設(shè)計(jì)的異常檢測(cè)算法,通過(guò)自行走機(jī)器人沿規(guī)劃磁力線或者激光導(dǎo)航行走拍攝軌道車輛裙底板3D圖像,運(yùn)用圖像配準(zhǔn),圖像對(duì)比,霍夫圓檢測(cè),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,通過(guò)當(dāng)前采集的圖像與模板圖像比對(duì),實(shí)現(xiàn)軌道車輛裙底板的自動(dòng)檢測(cè)。以減少故障遺漏和減輕人工勞動(dòng)強(qiáng)度,最大程度保證軌道車輛行車安全。

    2 圖像自動(dòng)識(shí)別流程

    圖像自動(dòng)識(shí)別流程如下:首先,需要收集各種車型各部分的標(biāo)準(zhǔn)圖像等信息建立模板數(shù)據(jù)庫(kù);采集到待檢測(cè)的軌道車輛圖像后,高度圖像(灰度圖像)與模板數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像進(jìn)行配準(zhǔn),進(jìn)而確定各部件的具體位置;最終針對(duì)各部件檢測(cè)前、后的圖像特征在高度圖像(灰度圖像)上進(jìn)行對(duì)比識(shí)別以確定是否存在疑似故障。

    2.1 圖像獲取方式

    通過(guò)設(shè)計(jì)自行走機(jī)器人,攜帶圖像采集傳輸設(shè)備、圖像存儲(chǔ)與處理設(shè)備。圖像采集由自行走機(jī)器人攜帶的3D相機(jī)實(shí)施,負(fù)責(zé)裙底板3D圖像(高度和灰度)的采集,自行走機(jī)器人采用規(guī)劃磁力線或者激光導(dǎo)航方式進(jìn)行無(wú)軌行走,并可智能避障。圖像存儲(chǔ)與處理設(shè)備用來(lái)存儲(chǔ)、分析圖像采集傳輸設(shè)備采集的裙底板圖像。

    2.2 模板數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

    利用圖像處理及模式識(shí)別進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),必須要用到軌道車輛先驗(yàn)信息。因此,圖像自動(dòng)識(shí)別流程的第一步是建立軌道車輛裙底板的圖像模板數(shù)據(jù)庫(kù)。模板數(shù)據(jù)庫(kù)的信息結(jié)構(gòu)層次如下:車型層,圖像層,位置信息層,算法參數(shù)層。其中,車型層包含軌道車輛的車型信息;圖像層包含每種車型各相機(jī)所拍攝到的各部分標(biāo)準(zhǔn)圖像(“標(biāo)準(zhǔn)圖像”的含義是指圖像中沒(méi)有明顯噪聲、無(wú)顯著污漬、各部件不包含任何故障的圖像);位置信息層中包含了各部件在標(biāo)準(zhǔn)圖像中的位置信息;算法參數(shù)層中存儲(chǔ)的是根據(jù)大量試驗(yàn)確定的各部位對(duì)應(yīng)的最優(yōu)自動(dòng)識(shí)別算法以及相應(yīng)的配置參數(shù)等信息。

    2.3 部件定位

    故障自動(dòng)識(shí)別之前,首先需要確定車輛各部件在圖像中的具體位置,即部件定位。將待識(shí)別軌道車輛裙底板的圖像與模板數(shù)據(jù)庫(kù)中圖像層存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)并投影,而后根據(jù)位置信息層中標(biāo)識(shí)的部件位置讀取圖像信息便可完成部件定位。以底板的高度圖像為例,形象直觀地介紹部件定位過(guò)程。

    圖1中上圖為模板數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的模板圖像(高度圖像),中圖為待配準(zhǔn)圖像,下圖為待配準(zhǔn)圖像向模板圖像配準(zhǔn)后的結(jié)果。相對(duì)模板圖像,待配準(zhǔn)圖像在自行走機(jī)器人行走方向上存在明顯的拉伸,配準(zhǔn)最終的目的是為了獲得待配準(zhǔn)圖像相對(duì)模板圖像的投影。圖1所示配準(zhǔn)結(jié)果即可結(jié)合模板圖像在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的各部件位置信息完成待檢測(cè)圖像中部件的精確定位。

    3 部件故障自動(dòng)識(shí)別

    由于軌道車輛裙底板的大部分故障會(huì)導(dǎo)致圖像高度信息發(fā)生變化,針對(duì)這種故障,采用待檢測(cè)圖像與模板圖像對(duì)比的方式來(lái)進(jìn)行故障自動(dòng)識(shí)別。后面將以實(shí)例說(shuō)明軌道車輛裙底板自動(dòng)識(shí)別過(guò)程。

    實(shí)例一:底板漏裝

    圖2中左圖為某軌道車輛底板無(wú)故障圖像,中間為某單元底板漏裝的故障圖像,漏裝底板部分高度圖像明顯比無(wú)故障時(shí)偏暗。對(duì)于此故障,自動(dòng)識(shí)別過(guò)程如下:首先,將待檢測(cè)圖像向模板數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的模板圖像進(jìn)行投影;而后將投影得到的圖像與模板圖像相減,差值圖像如圖2中右圖所示。可以很清楚地看到漏裝底板部分在差值圖像中的亮度明顯高于未發(fā)生故障的部分,故可以通過(guò)閾值分割算法較容易的將差異明顯的部位(即底板漏裝部分)根據(jù)二值化、聯(lián)通面積等特征提取出來(lái),并最終形成報(bào)警信息。

    實(shí)例二:裙板鎖扣丟失

    在軌道車輛裙底板故障自動(dòng)識(shí)別中也存在用待檢測(cè)車輛圖像與模板圖像對(duì)比方式較難識(shí)別的情況,尤其是當(dāng)部件尺寸過(guò)小,接近甚至小于圖像配準(zhǔn)誤差時(shí)。例如圖3中所示的裙板鎖扣丟失,鎖扣相對(duì)整個(gè)裙板部分的尺寸較小,如果仍然采用對(duì)比識(shí)別的方式,為了抵抗圖像中偶然出現(xiàn)的噪聲和配準(zhǔn)誤差,將會(huì)很難選取合適的對(duì)比參數(shù),且易造成故障漏報(bào)。因此,針對(duì)類似情形或者尺寸較小的部件需要單獨(dú)設(shè)計(jì)自動(dòng)識(shí)別算法。

    對(duì)于裙板鎖扣丟失的識(shí)別,可以使用前節(jié)中的方法得到圖像中裙板鎖扣出現(xiàn)的較大范圍,然后在此范圍內(nèi)采用霍夫圓檢測(cè)算法得到所有裙板鎖的外輪廓,如圖3右圖中的綠色輪廓線所示。得到裙板鎖輪廓之后,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可區(qū)分出鎖扣丟失和未丟失兩種情況。

    4 結(jié)論

    綜上所述,通過(guò)自行走機(jī)器人圖像采集設(shè)備拍攝軌道車輛側(cè)部和底部高清晰度3D圖像,使用各種圖像處理算法以及結(jié)合車輛先驗(yàn)信息的合理化算法流程設(shè)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)軌道車輛裙底板故障的自動(dòng)識(shí)別,對(duì)出現(xiàn)的故障進(jìn)行準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地報(bào)警,極大的減輕了人工檢車的作業(yè)強(qiáng)度,加強(qiáng)故障產(chǎn)生初期的預(yù)警能力,從源頭上杜絕有缺陷的車輛商品化,提高了軌道車輛運(yùn)行的安全性。

    參考文獻(xiàn)

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    [7](美)岡薩雷斯 等.數(shù)字圖像處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2011.

    作者簡(jiǎn)介

    胡廣勝(1978-),男,甘肅省白銀市人。大學(xué)本科學(xué)歷?,F(xiàn)為中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司項(xiàng)目主任質(zhì)量工程師、高級(jí)工程師。研究方向?yàn)楹附庸に嚰霸O(shè)備。

    作者單位

    中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司 山東省青島市 266111

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