[發明專利]一種基于圖結構異常評價的軌枕細微裂紋檢測方法有效
| 申請號： | 202110265616.1 | 申請日： | 2021-03-11 |
| 公開（公告）號： | CN112950603B | 公開（公告）日： | 2023-05-02 |
| 發明（設計）人： | 羅西玲;陳晨;康蕊 | 申請（專利權）人： | 領偉創新智能系統（浙江）有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 杭州萬合知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 33294 | 代理人： | 余冬;萬珠明 |
| 地址： | 325024 浙江省溫州*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 結構 異常 評價 軌枕 細微 裂紋 檢測 方法 | ||
1.一種基于圖結構異常評價的軌枕細微裂紋檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：
S1：將原始的多個無裂紋圖像照片進行曲率濾波得到濾波后樣本，再使用原始圖片減去濾波后樣本獲得圖片大曲率特征；
S2：將獲得的圖片大曲率特征均勻劃分為多個互不重疊的子圖像并計算其平均子圖像；
S3：根據圖理論建立平均子圖像圖連接矩陣；
S4：計算平均子圖像圖連接矩陣的特征向量；
S5：使用得到的特征向量對平均子圖像圖連接矩陣進行矩陣分解；
S6：將分解后的矩陣分解為對角矩陣和非對角矩陣；
S7：計算非對角矩陣的1范數，并設置30倍非對角矩陣的1范數為閾值；
S8：對于待檢測的任一測試圖像進行曲率濾波得到濾波后樣本，使用測試圖像的原始圖片減去濾波后樣本獲得圖片大曲率特征；
S9：將獲得的圖片大曲率特征均勻劃分為多個互不重疊的子圖像；
S10：建立平均子圖像圖連接矩陣；
S11：使用S4步驟得到的特征向量對平均子圖像圖連接矩陣進行矩陣分解，并計算異常值，根據異常值和閾值判斷測試圖像是否含有裂紋；所述的步驟S1中,圖片大曲率特征的建立算法為：
其中I為原始圖像，為卷積運算操作，Inew為所獲得的圖片大曲率特征；
所述的步驟S3中,平均子圖像圖連接矩陣的建立算法為：
其中X為所建立的平均子圖像圖連接矩陣，d為相關像素點之間的歐幾里得距離，下標為子圖像對應序號，對于含有n個像素點的子圖像，平均子圖像圖連接矩陣的總元素為n×n個；
所述的步驟S5中,使用獲得的特征向量進行分解的算法為：
Yt＝ΓXtΓ'；
其中，Xt為當前平均子圖像圖連接矩陣，Yt為當前平均子圖像圖連接矩陣所分解后的矩陣信息，Γ為步驟S4所計算的特征向量，t為當前子圖像圖連接矩陣序號；
所述的步驟S11中,其異常值的計算方法為：
其中，At為當前子圖像異常值，||?||1為1范數計算符號，non-diag()為非對角矩陣，Yt為當前子圖像圖連接矩陣所分解后的矩陣信息，為步驟S5中所得到的平均子圖像圖連接矩陣分解后的矩陣信息；
所述的步驟S11中,根據異常值和閾值判斷測試圖像是否含有裂紋的判斷算法為：
其中，Fij為當前子圖像的裂紋判斷結果，1表示當前子圖像含有裂紋，0表示當前子圖像不含有裂紋信息，i，j為分別為圖像行列數，Vij為當前子圖像對應的異常值，Fth為預設的缺陷閾值；
若含有裂紋的子圖像數量大于10，則認為該測試圖像含有裂紋。
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