[發明專利]一種懸鏈支撐組件缺陷的檢測方法

有效

• 申請號: 202010150298.X
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111462045B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 劉志剛;劉文強;楊成;李昱陽;王惠
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/25;G06V10/82;G06T7/168;G06T7/13;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/155
• 代理公司: 成都信博專利代理有限責任公司 51200
• 代理人: 王沙沙

本發明公開了一種懸鏈支撐組件缺陷的檢測方法，一種懸鏈支撐組件缺陷的檢測方法，包括以下步驟：步驟1：構建接觸網承力索底座和斜拉線鉤的數據集；步驟2：采用Faster RCNN卷積神經網絡進行目標定位，得到接觸網承力索底座和斜拉線鉤的定位結果；步驟3：根據定位結果和接觸網承力索底座和斜拉線鉤的結構信息，得到斜拉線所在候選區域圖像；步驟4：利用霍夫變換，對斜拉線候選區域圖像進行定位，得到斜拉線的定位結果，根據直線檢測結果，進行斜拉線松動缺陷檢測；步驟5：根據圖像處理方法和檢測結果，對承力索底座進行安裝缺陷檢測；本發明提高了部件檢測效率和精度，能夠有效檢測斜拉線是否發生松動故障，檢測效率較高，簡化了故障檢測的難度。

技術領域

本發明涉及高鐵圖像智能檢測技術領域，具體涉及一種懸鏈支撐組件缺陷的檢測方法。

背景技術

隨著高速鐵路的優勢越來越突出，世界各國都在建造大量的鐵路。鐵路基礎主要由兩部分組成：懸鏈線系統和鐵路系統。懸鏈線系統主要負責高速機車的電源，它包含大量的支撐組件，例如絕緣子，穩固的臂架，支撐鋼絲鉤等。這些支撐組件用于承受機械負載，電氣絕緣等。但是，由于機車的高速運動和外部環境的影響，懸鏈線支撐組件可能會丟失零件，造成零件松動，出現裂紋，等等，這將對高速列車的安全運行構成重大威脅。

目前國內外對接觸網零部件狀態缺陷使用的檢測方法主要有：肉眼觀察法、激光測試法、渦流法、超聲波法等等。這些檢測方法都取得了一定的效果，但不少方法存在測量不準確、危險性高、操作復雜、設備昂貴笨重、檢測任務重強度大、抗干擾能力差等問題?；趫D像處理技術的非接觸式弓網檢測技術研究可實現不干擾行車安全的弓網檢測裝置開發，所用設備可拓展性強，實現弓網參數和故障的自動識別，具有眾多優勢。張桂南提出了一種基于輪廓變換(CT,Contourlet Transform)和Chan-Vese模型的高速鐵路桿絕緣子檢測與識別方法。韓燁采用可變形零件模型定位桿狀絕緣子。陽紅梅使用模板匹配surf檢測絕緣子故障。隨著計算機計算能力和信息收集能力的提高，提出了許多基于深度學習的算法。劉凱等人采用Faster RCNN對承力索底座的破損進行檢測。王立有等人設計了一種高檢測精度的網絡用來檢測等電位線是否松散。Liu,et al.采用深度可分離卷積與目標檢測網絡相結合的技術來檢測吊弦故障。這些基于深度學習的檢測方法展現出很快的檢測速度和很高的檢測精度，但是，很少有人針對斜拉線的故障提出相應的方法，在這種情況下，針對懸鏈支撐組件快速準確的目標定位和缺陷檢測方法尤為重要。

發明內容

本發明針對現有技術存在的問題提供一種能夠實現承力索底座安裝狀態和斜拉線松動故障快速檢測的懸鏈支撐組件缺陷的檢測方法。

本發明采用的技術方案是：

一種懸鏈支撐組件缺陷的檢測方法，包括以下步驟：

步驟1：構建接觸網承力索底座和斜拉線鉤的數據集；

步驟2：采用Faster RCNN卷積神經網絡進行目標定位，得到接觸網承力索底座和斜拉線鉤的定位結果；

步驟3：根據步驟2中的定位結果和接觸網承力索底座和斜拉線鉤的結構信息，得到斜拉線所在候選區域圖像；

步驟4：利用霍夫變換，對步驟3得到的斜拉線候選區域圖像進行定位，得到斜拉線的定位結果，根據直線檢測結果，進行斜拉線松動缺陷檢測；

步驟5：根據圖像處理方法和步驟4中的檢測結果，對步驟2得到的承力索底座進行安裝缺陷檢測。

進一步的，所述步驟2的具體過程如下：

S11：對輸入圖像進行卷積操作，得到特征圖；

S12：通過區域提案網絡提取感興趣區域RoI；

S13：對RoI進行分類、定位。

進一步的，所述步驟3的具體過程如下：