[發明專利]一種鐵路貨車彈簧托板上開口銷的故障識別方法

在審

• 申請號: 201911272261.8
• 申請日: 2019-12-12
• 公開（公告）號: CN111080600A
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 湯巖
• 申請（專利權）人: 哈爾濱市科佳通用機電股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 高倩

一種鐵路貨車彈簧托板上開口銷的故障識別方法,解決了采用人工觀察圖像的方式進行開口銷丟失故障檢測易造成漏檢的問題，屬于鐵路貨車故障識別領域。本發明包括：采集鐵路貨車兩側的圖像，構建樣本集；將樣本集中的圖像輸入至U?Net分割網絡中進行訓練，獲取分割模型；所述U?Net分割網絡為在現有U?Net網絡的基礎上減少第一層的兩個卷積及下采樣及最后一層的兩個卷積和上采樣，并將每層特征圖的個數改變為原始的一半；將待檢測的鐵路貨車圖像輸入至分割模型中，獲取開口銷的分割區域；對分割區域進行故障分析，判斷開口銷是否丟失，若丟失，則判斷出現開口銷丟失故障，對發生丟失的開口銷進行報警。

技術領域

本發明涉及一種故障識別方法，特別涉及一種鐵路貨車彈簧托板上開口銷的丟失故障識別方法，屬于鐵路貨車故障識別領域。

背景技術

貨車彈簧托板上折頭螺栓的開口銷丟失故障若不及時發現，會對螺母丟失埋下隱患，進而危及行車安全。在現有的開口銷丟失故障檢測中，采用人工觀察圖像的方式進行開口銷丟失故障檢測，開口銷目標小，與其他部件色差小，對于肉眼檢測很容易造成視覺疲勞，影響工作人員的視力，并造成漏檢的出現，影響行車安全。

發明內容

針對現有采用人工觀察圖像的方式進行開口銷丟失故障檢測易造成漏檢的問題，本發明提供一種自動識別鐵路貨車彈簧托板上開口銷的故障識別方法。

本發明的一種鐵路貨車彈簧托板上開口銷的故障識別方法，所述方法包括如下步驟：

S1、采集鐵路貨車兩側的圖像，構建樣本集；

所述樣本集中的圖像為在鐵路貨車圖像中截取出開口銷的子圖像，且在子圖像中標記出開口銷，所述開口銷為彈簧托板上折頭螺栓的開口銷；

S2、將樣本集中的圖像輸入至U-Net分割網絡中進行訓練，獲取分割模型；

所述U-Net分割網絡為在現有U-Net網絡的基礎上減少第一層的兩個卷積及下采樣及最后一層的兩個卷積和上采樣，并將每層特征圖的個數改變為原始的一半；

S3、將待檢測的鐵路貨車圖像輸入至分割模型中，獲取開口銷的分割區域；

S4、對分割區域進行故障分析，判斷開口銷是否丟失，若丟失，則判斷出現開口銷丟失故障，對發生丟失的開口銷進行報警。

作為優選，所述S1包括：

S11、采集鐵路貨車的圖像；

S12、利用框架對鐵路貨車的圖像進行截取，獲得包括開口銷及位置標識部件的子圖像，對子圖像中的開口銷及位置標識部件進行標記，利用標記完的子圖像構建樣本集，所述位置標識部件為開口銷故障判別所需要的位置關系；

所述S3為：利用框架對待檢測的鐵路貨車圖像進行截取，截取出包括開口銷的子圖像，將該子圖像輸入至分割模型中，獲取開口銷及位置標識部件的分割區域；

所述S4為根據分割區域中開口銷與位置標識部件的位置關系，判斷開口銷是否丟失，若丟失，則判斷發生開口銷丟失故障，對發生丟失的開口銷進行報警。

作為優選，所述S2中，訓練時學習率隨著訓練步數的增加而減少，若樣本集的損失持續多輪迭不再減小則停止訓練。

作為優選，所述S2還包括：

將得到的分割模型對新樣本進行故障識別，在新樣本中若有識別效果不好的，挑選出來進行標記，將其放入訓練樣本中，讀取分割模型繼續進行訓練，不斷測試與更新權重，直到結果滿意，完整分割模型的訓練。

作為優選，所述S1采集的鐵路貨車圖像包括開口銷形態各異、圖像灰度差異的多種類圖像。

作為優選，所述S12中，還包括對開口銷故障的子圖像進行增強、翻轉、平移，增加樣本集中子圖像的數量。