[發(fā)明專利]基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110827688.0 | 申請日: | 2021-07-22 |
| 公開(公告)號: | CN113284076A | 公開(公告)日: | 2021-08-20 |
| 發(fā)明(設計)人: | 林慶 | 申請(專利權)人: | 煙臺市綜合信息中心(煙臺市市民卡管理中心) |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00;G06T5/40;G06T7/136;G06T7/194;G01N21/88 |
| 代理公司: | 濟南智本知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 37301 | 代理人: | 張平平;于志波 |
| 地址: | 264003 山東省煙臺市*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 floodfill 接觸 網(wǎng)載流環(huán) 斷裂 異常 檢測 方法 | ||
1.基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,包括以下步驟:
步驟一、對輸入的載流環(huán)圖片進行預處理操作,將圖片進行縮放,從而去除光照的影響和圖片中的噪聲;
步驟二、對預處理后圖片進行閾值化處理,處理后的圖片只有黑色和白色兩種像素,黑色表示背景,白色表示前景即載流環(huán);
步驟三、使用Canny算法提取載流環(huán)的輪廓;
步驟四、使用FloodFill填充方法依次從圖片的左上、右上、左下和右下角點使用白色進行填充;
步驟五、計算填充后白色像素的數(shù)量及白色像素與圖片所有像素的比值,由該比值判斷載流環(huán)是否出現(xiàn)斷裂異常。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟一中采用直方圖均衡化去除光照的影響,把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式,增加像素灰度值的動態(tài)范圍。
3.根據(jù)權利要求2所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟一中采用高斯濾波去除圖片噪聲。
4.根據(jù)權利要求2所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟一中采用雙邊濾波去除圖片噪聲。
5.根據(jù)權利要求1所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟二中對圖片進行固定閾值分割,設原始圖像,為閾值,分割圖像時則滿足下式:
其中,原始圖像像素的灰度值大于等于T的全部置為255,表示載流環(huán)像素;其余的全部置為0,表示背景。
6.根據(jù)權利要求1所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟三中使用Canny算法提取載流環(huán)的輪廓,包括以下步驟:
首先,用一階偏導有限差分計算圖像的梯度幅值方向,利用局部差分算子尋找邊緣的Roberts算子,邊緣的銳利程度由圖像灰度的梯度決定;
然后,對梯度幅值進行非極大值抑制,保留局部梯度值最大的點;
最后,用滯后閾值檢測并連接邊緣,提取載流環(huán)的輪廓。
7.根據(jù)權利要求1所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟四中采用四連通FloodFill算法,尋找像素點的上下左右四個臨近像素點,如果沒有被填充,則填充它們,并且繼續(xù)尋找它們的四連通像素,直到封閉區(qū)域完全被新顏色填充。
8.根據(jù)權利要求1所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟四中使用八連通FloodFill算法,計算像素點的上,下,左,右,左上,左下,右上,右下的相鄰像素,并遞歸尋找它們的八連通像素填充,直到區(qū)域完全被新顏色填充。
9.根據(jù)權利要求7或8所述的基于FloodFill的高鐵接觸網(wǎng)載流環(huán)斷裂異常檢測方法,其特征是,所述步驟五中計算每次填充后的圖片中的白色像素值的數(shù)量,并計算白色像素數(shù)量和該圖片總像素數(shù)量的比值,出現(xiàn)比值大于等于設定值時則認為載流環(huán)出現(xiàn)斷裂異常。
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