一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法及系统，属于电气化高铁接触网安全检测领域。该方法包括：采集接触定位装置的图像，将图像进行二值化处理，对二值化图像进行边缘检测，得到二值化图像的边缘轮廓；根据斜腕臂的轮廓特征提取边缘轮廓中的斜腕臂的边缘轮廓，计算斜腕臂的轮廓方向角，根据方向角进行二值化图像的旋转，使旋转后的斜腕臂处于水平位置；最后裁剪出斜腕臂所在区域中斜腕臂末端管帽所在区域，判断斜腕臂末端管帽所在区域中管帽是否缺失。采用本发明专利技术的方法及系统，实现了基于图像的斜腕臂末端管帽是否存在的自动化检测，与现有的人工巡检方式相比，更快速准确，为高铁接触网的安全提供了保障，能够有效减少安全隐患。

A flaw detection method and system of image based on cantilever end cap

The invention discloses a method and a system for deletion detection image based on cantilever end cap, belonging to the electrified high-speed railway catenary safety testing field. The method includes: image acquisition contact positioning device, the image binarization processing, edge detection of image binarization, edge contour and get two value image; according to the edge contour feature extraction of cantilever cantilever edges in the contour direction calculation of oblique angle of wrist arm according to the direction angle, binarization image rotation, the cantilever rotated in a horizontal position; finally cut out the inclined cantilever in the region where the cantilever end cap region, determine the cantilever end cap in the region where the caps are missing. The method and the system of the invention realizes the automation of image of the cantilever end cap based on the detection of the existence, compared with the existing manual inspection methods, more quickly and accurately, provide a guarantee for the safety of high-speed rail catenary, can effectively reduce the security risks.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法及系统
本专利技术涉及电气化高铁接触网安全检测领域，具体涉及一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法及系统。
技术介绍
随着高速铁路运输技术的进一步发展及其广泛应用，高铁接触网作为向机车提供电能的重要设施，其是否处于安全工作状态也越来越受到关注。为了保证接触网处于良好工作状态，以利于电气化铁道的安全运营，需要尽快发现并处理接触网中出现的故障。实际中，高铁接触网故障主要由零部件的松、脱、缺、裂等造成。斜腕臂是接触网中支持装置的重要组成部分，其状态良好与否直接决定了电力机车的正常供电。而对于斜腕臂末端管帽是否存在直接影响着接触网的安全，如果斜腕臂末端管帽脱落不存在，下雨天的雨水或其它水分进入斜腕臂中，会给带电的接触网造成不安全的隐患。目前，接触网检测模式是在天窗作业时人工上线巡检，但由于线路所处环境复杂，人为观察危险性高以及职工素质不均等因素，及有可能会出现漏检的情况，从而造成安全隐患。因此，如何快速准确检测高铁接触网中斜腕臂末端管帽是否处于良好状态是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法，包括以下步骤：(1)采集高铁接触网的接触定位装置的图像；(2)将所述图像进行二值化处理，并将二值化图像进行边缘检测，得到二值化图像的边缘轮廓；(3)根据斜腕臂的轮廓特征提取所述边缘轮廓中的斜腕臂的边缘轮廓，计算斜腕臂的轮廓方向角，根据斜腕臂的轮廓方向角进行二值化图像的旋转，使旋转后的图像中斜腕臂处于水平位置；所述轮廓方向角是指斜腕臂的边缘轮廓的点所在的直线与水平线之间的夹角；夹角的范围为[0,π/2]；(4)确定出旋转后的图像中斜腕臂所在区域，并裁剪出斜腕臂所在区域中斜腕臂末端管帽所在区域，判断斜腕臂末端管帽所在区域中管帽是否缺失；裁剪出斜腕臂所在区...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法，包括以下步骤：(1)采集高铁接触网的接触定位装置的图像；(2)将所述图像进行二值化处理，并将二值化图像进行边缘检测，得到二值化图像的边缘轮廓；(3)根据斜腕臂的轮廓特征提取所述边缘轮廓中的斜腕臂的边缘轮廓，计算斜腕臂的轮廓方向角，根据斜腕臂的轮廓方向角进行二值化图像的旋转，使旋转后的图像中斜腕臂处于水平位置；所述轮廓方向角是指斜腕臂的边缘轮廓的点所在的直线与水平线之间的夹角；夹角的范围为[0,π/2]；(4)确定出旋转后的图像中斜腕臂所在区域，并裁剪出斜腕臂所在区域中斜腕臂末端管帽所在区域，判断斜腕臂末端管帽所在区域中管帽是否缺失；裁剪出斜腕臂所在区域中斜腕臂末端管帽所在区域，判断斜腕臂末端管帽所在区域中管帽是否缺失的方式为：4.1)根据第一预设图像尺寸对斜腕臂末端管帽所在区域进行裁剪，得到第一裁剪图像；4.2)计算第一裁剪图像的灰度均值GrayMean；4.3)判断所述灰度均值GrayMean是否小于第一灰度阈值Threshold1，若是，则判断管帽存在，若否，则判断灰度均值GrayMean是否小于第二灰度阈值Threshold2，若是，则判断管帽缺失，若否，则进入下一步；其中，Threshold1＜Threshold2；4.4)根据第二预设图像尺寸对斜腕臂末端管帽所在区域进行裁剪，得到第二裁剪图像；所述第二预设图像尺寸大于所述第一预设图像尺寸；4.5)对第二裁剪图像做卷积提取竖向边缘，根据竖向边缘的个数判断出管帽是否存在：若符合预设面积范围的竖向边缘为两个，则判断管帽存在，若符合预设面积范围的竖向边缘为一个，则判断管帽缺失。2.根据权利要求1所述的一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法，其特征在于：步骤(3)中，所述斜腕臂的轮廓特征包括预设的斜腕臂的轮廓长度范围、轮廓方向角范围、纵坐标范围和横坐标范围。3.根据权利要求1所述的一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法，其特征在于：步骤(4)中，采用仿射变换矩阵进行二值化图像的旋转，仿射变换旋转矩阵HomMat2DRotate为：其中，θxie为斜腕臂的轮廓方向角。4.根据权利要求1所述的一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法，其特征在于：步骤(4)中，确定出旋转后的图像中斜腕臂所在区域的方式为：标记旋转后的二值化图像中的各连通域，各连通域中面积最大的连通域对应的区域为斜腕臂所在的区域。5.根据权利要求4所述的一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法，其特征在于：步骤4.1)中，根据第一预设图像尺寸对斜腕臂末端管帽所在的区域进行裁剪的方式为：记录旋转后的斜腕臂所在区域的左上角像素点坐标(minRows,minColumns)和右下角像素点的坐标(maxRows,maxColumns)，分别以(minRow...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘军，陈奇志，王倩，吴限，
申请(专利权)人：成都交大光芒科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51