[發明專利]制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法

有效

• 申請號: 202011271718.6
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112365480B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 馬元通
• 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: 張利明

一種制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，屬于動車組故障識別領域。本發明針對現有制動夾鉗裝置閘片丟失故障依靠人工進行檢測，成本高并且可靠性差的問題。包括采集制動夾鉗裝置的原始圖片；根據先驗知識由原始圖片確定粗定位目標區域，并對粗定位目標區域進行增強處理；采用訓練后定位模塊通過SSD檢測網絡由粗定位目標區域確定閘片子區域；采用訓練后識別模塊通過改進的SSD檢測網絡判斷閘片子區域內是否包含閘片研磨子，若否，則判定閘片丟失。本發明實現了閘片丟失故障的自動識別。

技術領域

本發明涉及制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，屬于動車組故障識別領域。

背景技術

制動夾鉗裝置是高速動車組基礎制動裝置的主要部件，它借助一個固定支點和兩個吊耳安裝在車輛的轉向架部分上。在車輛制動時，制動夾鉗裝置依靠制動夾鉗上的一對閘片與制動盤的摩擦，將車輛的動能轉化為熱能，確保車輛能夠在安全的距離內停車。當出現制動夾鉗裝置閘片丟失時，制動夾鉗裝置將會失效，給動車組的正常運行帶來安全隱患。

目前對制動夾鉗裝置閘片狀態檢測主要采取人工逐張看圖的檢車作業方式。受工作人員素質、責任心以及勞動強度等因素的影響，錯檢漏檢的狀況時有發生，這使得檢測質量很難保證，并且存在人工成本巨大，效率低下等問題。

因此，需要提供一種對制動夾鉗裝置閘片丟失故障的自動化檢測技術。通過結合圖像處理和深度學習技術，來實現故障自動識別和報警，從而有效提高檢車作業質量和效率。

發明內容

針對現有制動夾鉗裝置閘片丟失故障依靠人工進行檢測，成本高并且可靠性差的問題，本發明提供一種制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法。

本發明的一種制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，包括，

采用圖像采集模塊采集制動夾鉗裝置的原始圖片；

采用圖像預處理模塊根據先驗知識由原始圖片確定粗定位目標區域，并對粗定位目標區域進行增強處理；

采用訓練后定位模塊通過SSD檢測網絡由粗定位目標區域確定閘片子區域；SSD檢測網絡基于VGG-16網絡提取粗定位目標區域的高級特征，并對高級特征通過尺度不同的卷積層獲得各個卷積層對應的卷積特征圖；對所有卷積特征圖進行檢測，并進行非極大值抑制，獲得閘片子區域；

采用訓練后識別模塊通過改進的SSD檢測網絡判斷閘片子區域內是否包含閘片研磨子，若否，則判定閘片丟失；改進的SSD檢測網絡中，用ResNet網絡作為骨干網絡，替換原SSD檢測網絡中的VGG16網絡；同時設置高低層網絡融合模塊對閘片子區域進行分類和位置回歸；再引入注意力模塊關注融合模塊輸出的分類數據中是否包含閘片研磨子的特征，從而確定閘片子區域內是否包含閘片研磨子。

根據本發明的制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，高低層網絡融合模塊包括三個。

根據本發明的制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，

訓練后定位模塊的獲得過程包括：采用定位訓練圖像數據集多次訓練初始定位模塊，直至收斂獲得相應參數，將相應參數加載至初始定位模塊得到訓練后定位模塊；

訓練后識別模塊的獲得過程包括：采用識別訓練圖像數據集對初始識別模塊進行訓練，直至收斂獲得相應參數，將相應參數加載至初始識別模塊得到訓練后識別模塊。

根據本發明的制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，方法還包括，

采用報警模塊接收訓練后識別模塊傳遞的閘片丟失信號，并進行報警。

根據本發明的制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，原始圖片為高清圖像采集設備采用線掃描方式獲得的二維圖像。

根據本發明的制動夾鉗裝置閘片丟失故障識別方法，定位訓練圖像數據集內的樣本包括受到雨水、泥漬、油漬及黑漆影響的樣本，以及由不同觀測點采集的圖片處理后獲得的樣本。