[發明專利]接觸網零部件缺陷檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202210175758.3
• 申請日: 2022-02-24
• 公開（公告）號: CN114581388A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 張劍;郭盡朝;羅建濤
• 申請（專利權）人: 國能包神鐵路集團有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 陳金普

1.一種接觸網零部件缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取所述接觸網零部件的圖像數據；

對所述圖像數據進行截取，得到目標模板圖像；

基于深度卷積神經網絡模型對所述圖像數據進行處理，得到特征提取模型；所述深度卷積神經網絡模型包括卷積自編碼模型；

根據所述特征提取模型，對所述目標模板圖像和待檢測零部件圖像進行相似度匹配，以輸出檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于深度卷積神經網絡模型對所述圖像數據進行處理，得到特征提取模型的步驟包括：

對所述圖像數據進行預設尺寸的滑窗切塊，得到圖像塊數據；所述預設尺寸包括大尺寸；

將所述圖像塊數據進行預檢測處理，得到目標圖像塊數據；

對所述目標圖像塊數據進行分塊裁剪，得到子圖像塊數據；

將所述子圖像塊數據輸入所述卷積自編碼模型進行訓練，獲得所述特征提取模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述圖像塊數據進行預檢測處理，得到目標圖像塊數據的步驟包括：

對所述圖像塊數據進行灰度化處理得到灰度圖像塊數據；

基于圖像分割模型，將所述灰度圖像塊數據進行二值化得到二值圖像塊數據；

對所述二值圖像塊數據進行形態學變化處理，以得到每個二值圖像塊相應的輪廓面積數據；

將所述輪廓面積數據大于等于輪廓面積閾值的二值圖像塊，確定為所述目標圖像塊數據。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷積自編碼模型包括編碼模型和解碼模型；所述將所述子圖像塊數據輸入所述卷積自編碼模型進行訓練，獲得所述特征提取模型的步驟包括：

依次采用所述編碼模型和所述解碼模型對所述子圖像塊數據進行預設次數訓練；在所述預設次數訓練完成的情況下，剔除所述解碼模型，將保留的所述編碼模型確定為所述特征提取模型。

5.根據權利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征提取模型，對所述目標模板圖像和待檢測零部件圖像進行相似度匹配，以輸出檢測結果的步驟包括：

對所述待檢測零部件圖像依次進行切塊、預檢測和分塊裁剪處理，得到待檢測子圖像塊；

將所述目標模板圖像和所述待檢測子圖像塊分別輸入所述特征提取模型進行正向傳播，以提取模板中間層特征圖和待檢測中間層特征圖；

處理所述模板中間層特征圖和所述待檢測中間層特征圖，獲得所述檢測結果。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述模板中間層特征圖包括模板內容特征圖和模板樣式特征圖；所述待檢測中間層特征圖包括待檢測內容特征圖和待檢測樣式特征圖；所述檢測結果包括缺陷分類結果和缺陷定位結果；

所述處理所述模板中間層特征圖和所述待檢測中間層特征圖，獲得所述檢測結果的步驟包括：

基于所述模板內容特征圖和所述待檢測內容特征圖，確定各待檢測子圖像塊關于各目標模板圖像的內容距離數據；

根據所述模板樣式特征圖和所述待檢測樣式特征圖，確定所述各待檢測子圖像塊關于所述各目標模板圖像的樣式距離數據；

基于所述內容距離數據和所述樣式距離數據，依次獲得所述缺陷分類結果和所述缺陷定位結果。

7.一種接觸網零部件缺陷檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取所述接觸網零部件的圖像數據；

截取模塊，用于對所述圖像數據進行截取，得到目標模板圖像；

特征提取模塊，用于基于深度卷積神經網絡模型對所述圖像數據進行處理，得到特征提取模型；

檢測處理模塊，用于根據所述特征提取模型，對所述目標模板圖像和待檢測零部件圖像進行相似度匹配，以輸出檢測結果。

8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。