[發(fā)明專利]一種軌道扣件的零件缺失檢測方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811524038.3
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN109583573A
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃永禎;曹春水;楊家輝;張俊峰
• 申請（專利權(quán)）人: 銀河水滴科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06T7/10
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種軌道扣件的零件缺失檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)軌道扣件的原始圖像，所述原始圖像具有第一分辨率；

將所述扣件的原始圖像從第一分辨率縮小到第二分辨率，形成第二分辨率圖像；

將所述第二分辨率圖像輸入到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述零件的分割圖；

若所述零件分割圖中零件的數(shù)量比零件的預(yù)計數(shù)量少時，則判斷所述零件缺失。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述零件為墊板整體。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將所述第二分辨率圖像輸入到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之前，基于樣本圖像，通過預(yù)先訓(xùn)練獲得所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

采集軌道扣件的圖片；

對軌道扣件的圖片進(jìn)行人工標(biāo)注分割，獲得標(biāo)注有墊板整體區(qū)域的人工分割圖，將所述墊板整體區(qū)域的人工分割圖縮小到所述第二分辨率后作為樣本圖像；

基于所述樣本圖像，通過均方差損失函數(shù)驅(qū)動深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得預(yù)先訓(xùn)練好的所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出所述墊板整體的分割圖。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，若所述墊板整體的分割圖中所述墊板的數(shù)量少于預(yù)計的數(shù)量時，則判斷所述墊板缺失。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分辨率為1024*1024，所述第二分辨率為256*256。

8.一種軌道扣件的零件缺失檢測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標(biāo)軌道扣件的原始圖像，所述原始圖像具有第一分辨率；

縮小模塊，用于將所述扣件的原始圖像從第一分辨率縮小到第二分辨率，形成第二分辨率圖像；

輸入模塊，用于將所述第二分辨率圖像輸入到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述零件的分割圖；

判斷模塊，用于當(dāng)所述零件分割圖中零件的數(shù)量比零件的預(yù)計數(shù)量少時，則判斷所述零件缺失。

9.一種軌道扣件的零件缺失檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)軌道扣件的原始圖像，從所述扣件的原始圖像中獲取所述零件的原始圖像，所述原始圖像具有第一分辨率；

將所述零件的原始圖像從第一分辨率縮小到第三分辨率，形成第三分辨率圖像；

將所述第三分辨率圖像輸入到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述零件的分割圖；

統(tǒng)計所述零件分割圖中，零件的響應(yīng)亮度值；

將所述零件的響應(yīng)亮度值與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較，如果低于所述閾值，則判斷所述零件缺失。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述扣件由墊板、螺紋道釘螺帽和彈條組成，所述零件原始圖像為所述墊板區(qū)域的圖像，其包含所述螺紋道釘螺帽圖像和所述彈條圖像，所述零件的分割圖為所述螺紋道釘螺帽的分割圖，以及所述彈條的分割圖。

11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，所述統(tǒng)計所述零件分割圖中零件的響應(yīng)亮度值，進(jìn)一步包括：

根據(jù)所述螺紋道釘螺帽的分割圖，統(tǒng)計所述螺紋道釘螺帽的響應(yīng)亮度值；

根據(jù)所述彈條的分割圖，統(tǒng)計所述彈條的響應(yīng)亮度值。