[發(fā)明專利]一種高鐵底板脫漆故障檢測方法

有效

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• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112669301B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設計）人: 李怡蕾
• 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;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 劉景祥

本發(fā)明公開了一種高鐵底板脫漆故障檢測方法，屬于高鐵列車脫漆檢測技術領域。檢測方法包括以下步驟：S100、經線陣圖像獲取、粗定位、數據擴增和數據標記，建立樣本數據集；S200、通過樣本數據集對底板脫漆故障檢測模型進行訓練；S300、通過訓練好的底板脫漆故障檢測模型對原始圖像的底板脫漆故障進行判別；S400、若判定原始圖像存在底板脫漆故障，計算出故障在原始圖像中的位置。本發(fā)明的一種高鐵底板脫漆故障檢測方法，采用深度學習進行高鐵底板脫漆故障檢測，可以有效提高檢測準確率及檢測效率，提高了檢測的穩(wěn)定性。

技術領域

本發(fā)明涉及一種高鐵底板脫漆故障檢測方法，屬于高鐵列車脫漆檢測技術領域。

背景技術

高鐵底板具有保護設備的作用，其自身具備防脫落自我保護功能，可以提高應用部位的列車運行安全性。一旦存在脫漆現象，可能導致底板腐蝕，從而危及行車安全。在底板脫漆故障檢測中，現有方法往往采用人工檢查圖像的方式進行故障檢測。由于在檢測過程中，檢測結果會受到檢車人員的主觀因素影響，因此，容易出現對故障的漏檢、錯檢等問題，以致影響行車安全。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提出一種高鐵底板脫漆故障檢測方法，通過采用深度學習進行高鐵底板脫漆故障檢測，有效提高檢測準確率及檢測效率，提高了檢測的穩(wěn)定性，解決了現有技術中采用人工檢查圖像的方式存在的問題。

一種高鐵底板脫漆故障檢測方法，檢測方法包括以下步驟：

S100、建立樣本數據集，其中，樣本數據集包括擴增后的帶有底板的目標區(qū)域圖像和與擴增后的帶有底板的目標區(qū)域圖像對應的標記文件；

S200、通過樣本數據集對底板脫漆故障檢測模型進行訓練；

S300、通過訓練好的底板脫漆故障檢測模型對原始圖像的底板脫漆故障進行判別；

S400、若判定原始圖像存在底板脫漆故障，計算出故障在原始圖像中的位置。

進一步的，在S100中，具體包括以下步驟：

S110、線陣圖像獲取：采集高鐵列車的全車高清灰度圖像；

S120、粗定位：在全車高清灰度圖像中，截取帶有底板的目標區(qū)域圖像，形成原始數據集；

S130、數據擴增：對原始數據集進行擴增；

S140、數據標記：對經過擴增后的數據集進行標記，獲取與擴增后的數據集一一對應的標記文件，以擴增后的數據集和對應的標記文件作為訓練深度學習網絡模型的樣本數據集。

進一步的，在S110中，具體包括以下步驟：

S111、在高鐵沿途兩側搭建高速線陣成像設備；

S112、當高鐵通過時，高速線陣成像設備獲取高鐵各部位的高清線陣灰度圖像；

S113、將高鐵各部位的高清線陣灰度圖像拼接成高鐵側部完整圖片。

進一步的，在S120中，具體的，根據硬件的軸距信息和底板的位置先驗知識，從全車高清灰度圖像中剪裁出帶有底板的區(qū)域圖像，縮小截取部分的圖像尺寸，增加目標底板在圖像中的相對占比，獲得目標區(qū)域圖像。

進一步的，在S200中，具體包括以下步驟：

S210、將經過數據擴增后的原始數據集作為輸入，選取ResNet50特征提取網絡作為訓練目標檢測模型的骨干網絡，得到輸出特征圖；

S220、以ResNet50骨干網絡的輸出特征圖作為RPN網絡的輸入，生成候選框；

S230、RoI pooling層利用RPN網絡生成的候選框和ResNet50骨干網絡得到的輸出特征圖，得到固定大小的候選框特征圖，以進行后續(xù)的目標分類和定位；