[发明专利]接触网中组件脱落缺陷识别方法及系统

摘要

本发明公开了接触网中组件脱落缺陷识别方法及系统，利用组件模板图像在待检测图像的不同尺度上滑动搜索目标组件，在待检测图像中匹配出目标组件的位置区域图像，组件模板图像包括接触网中各个组件的模板图像；根据图像边缘分析算法在位置区域图像中定位出目标连接件区域；根据目标组件与目标连接件的结构关系，按照相应的比例在位置区域图像中分割出目标连接件；获取目标连接件的灰度直方图和梯度特征，根据目标连接件的灰度直方图判定目标连接件是否存在疑似脱落缺陷，再根据目标连接件的梯度特征确定该疑似脱落缺陷是否为真，若为真则判定该目标连接件存在组件脱落缺陷，若为假则判定该目标连接件正常。本发明可精准地识别出组件脱落缺陷。

主权项

1.接触网中组件脱落缺陷识别方法，接触网中的各个组件由连接件连接组成，所述方法用于检测该连接件是否存在脱落缺陷，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，获取待检测图像；S2，定位组件：利用组件模板图像在待检测图像的不同尺度上滑动搜索目标组件，在待检测图像中匹配出目标组件的位置区域图像，所述组件模板图像包括接触网中各个组件的模板图像；S3，定位连接件：根据图像边缘分析算法在位置区域图像中定位出目标连接件区域；S4，分割连接件：根据目标组件与目标连接件的结构关系，按照相应的比例在位置区域图像中分割出目标连接件；S5，特征分析：获取目标连接件的灰度直方图和梯度特征，根据目标连接件的灰度直方图判定目标连接件是否存在疑似脱落缺陷，再根据目标连接件的梯度特征确定该疑似脱落缺陷是否为真，若为真则判定该目标连接件存在组件脱落缺陷，若为假则判定该目标连接件正常；所述定位组件步骤S2包括以下子步骤：S201，生成组件子模板图像：在组件模板图像object中，截取组件模板图像object的子图像作为组件子模板图像object_sub；S202，多尺度定位目标组件：在组件模板图像object的n个尺度上进行上采样和下采样，得到2n+1个不同尺度的组件模板图像objectk，在组件子模板图像object_sub的n个尺度上进行上采样和下采样，得到2n+1个不同尺度的组件子模板图像object_subk，其中，k∈[1,2n+1]；S203，提取图像的梯度幅值：计算组件模板图像objectk、组件子模板图像object_subk和待检测图像的梯度幅值得到幅值Ampk、幅值Ampk_sub和幅值Ampdetect；S204，定位目标组件的位置区域：将幅值Ampk和幅值Ampk_sub分别在幅值Ampdetect中进行模板匹配，得到当前尺度下目标组件的最优的定位图像Lock和定位子图像Lock_sub，S205，计算定位图像与模板图像的相似性：若定位子图像Loc_{k_sub}是定位图像Loc_k的子图像，即则分别提取当前尺度下组件模板图像object_k的HOG特征与定位图像Loc_k的HOG特征，并计算两个HOG特征之间的欧式距离dist_k；若定位子图像Loc_{k_sub}不是定位图像Loc_k的子图像，即则定义当前尺度下组件模板图像object_k与定位图像Loc_k的欧式距离dist_k为一个极大值MaxValue，即dist_k＝MaxValue；S206，确定目标组件的位置区域图像：从2n+1个欧式距离distk中选择最小的欧式距离distk ，并将其与阈值MaxTh进行比较，若该最小的欧式距离distk＞MaxTh，则判定该定位图像Lock无效，若该最小的欧式距离distk＜MaxTh，则判定该定位目标Lock为该目标组件的位置区域图像。