基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法技术

基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，属于图像检测技术领域。目的是为解决人工检测方法存在遗漏率高、误检率高的问题，以及基于深度学习的检测方法存在工作量大和通用性效果不稳定的问题。本发明专利技术首先根据待检测图像的转向架类型，在直方图模板数据库中提取出相应的直方图模板，进行直方图规定化，对待检测图像与转向架模板图像进行特征点提取和匹配；基于检测区域模板，确定待检测图像中的检测区域；在待检测区域中，将待检测像素点与检测算子的中心点重合，计算检测算子的积分值并确定甩油点；基于甩油点确定待检测图像是否指示甩油故障。主要用于轴承甩油故障图像识别。

【技术实现步骤摘要】
基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法
本专利技术属于图像检测
，具体涉及一种滚动轴承甩油故障图像识别方法。
技术介绍
在滚动轴承甩油故障检测中，一般采用人工检查图像的方式进行故障检测。采用人工查看图像的方式进行检查仍然存在诸多问题，例如成本高、效率低等问题。而且重复性查看图像工作枯燥，经常会出现遗漏部件、误报等情况，无法保证准确率，从而给铁路货车的安全运行留下安全隐患。因此，对铁路货车进行自动化故障检测具有重要意义。但是鉴于铁路货车一些部件的特殊性，不适合使用现有的检测技术进行故障检测。在滚动轴承甩油故障检测中，原本滚动轴承甩油就不易被识别，而且目前滚动轴承甩油的故障界定模糊，进一步增加了识别难度。同时货车的轴承图像非常容易受到雨雪、风沙、泥渍和油渍等自然条件的影响，又进一步给滚动轴承甩油故障造成了检测难度。为了解决该问题，已有基于深度学习的技术的轴承甩油故障图像识别，虽然该方法的检测效果比较好，但是该方法需要的准确性也依赖于训练过程所得到的模型的好坏，而训练过程还需要收到训练样本的影响，如果训练样本不能覆盖所有的情况(如天本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取事先建立好的模板数据库，所述模板数据库包括：转向架图像模板数据库、检测区域模板数据库和直方图模板数据库；/nS2、根据待检测图像的转向架类型，在直方图模板数据库中提取出相应的直方图模板，进行直方图规定化，即将待检测图像的直方图按照模板直方图进行映射；/nS3、根据待检测图像的转向架类型提取转向架图像模板数据库中的转向架模板图像，将提取的转向架模板图像进行特征点提取与S2处理后的待检测图像进行特征点匹配；使用匹配后特征点计算出待检测图像的仿射变换矩阵，利用仿射变换矩阵将待检测图像变换到同转向架模板图像相同尺度...

【技术特征摘要】
1.基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取事先建立好的模板数据库，所述模板数据库包括：转向架图像模板数据库、检测区域模板数据库和直方图模板数据库；
S2、根据待检测图像的转向架类型，在直方图模板数据库中提取出相应的直方图模板，进行直方图规定化，即将待检测图像的直方图按照模板直方图进行映射；
S3、根据待检测图像的转向架类型提取转向架图像模板数据库中的转向架模板图像，将提取的转向架模板图像进行特征点提取与S2处理后的待检测图像进行特征点匹配；使用匹配后特征点计算出待检测图像的仿射变换矩阵，利用仿射变换矩阵将待检测图像变换到同转向架模板图像相同尺度的大小；
S4、分别建立均值检测算子、环形检测算子、水平检测算子、竖直检测算子、斜45度和斜135度检测算子；检测算子为尺度可变算子；
S5、针对于待检测图像，遍历所有像素点，将待检测像素点与检测算子的中心点重合，计算检测算子与图像相乘的和，作为检测算子的积分值，利用检测算子的积分值确定甩油点；基于甩油点确定待检测图像是否指示甩油故障。


2.根据权利要求1所述基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，其特征在于，S5所述遍历所有像素点，将待检测像素点与检测算子的中心点重合的过程是针对于待检测图像中的检测区域进行的。


3.根据权利要求2所述基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，其特征在于，所述检测区域的确定过程包括以下步骤：
将待检测图像按照转向架图像模板数据库中的照转向架图像模板大小进行尺度变换后；检测区域模板中的白色像素区域即为检测区域，确定待检测图像中相对应的位置为待检测图像的检测区域；
检测区域模板数据库的检测区域模板是将转向架图像模板中的待检测区域做标记，形成二值图像，其中灰度值为255的为需要检测的像素点，灰度值为0的为非检测像素点。


4.根据权利要求1、2或3所述基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，其特征在于，检测算子为尺度可变算子，且检测算子的尺度为奇数，均值检测算子尺度记为N，均值检测算子中每个点的值为：1/(N*N)；
所有检测算子的尺度以均值检测算子的尺度为标准，将均值检测算子记为J，Q为同均值检测算子尺度相等的算子；针对于环形检测算子、水平检测算子、竖直检测算子、斜45度检测算子、斜135度检测算子：
环形检测算子：Q中检测算子每个点的值为：-1/(8*N*N)；
水平检测算子：Q中检测算子每个点的值为：-1/(2*N*N)；
竖直检测算子：Q中检测算子每个点的值为：-1/(2*N*N)；
斜45度检测算子：Q中检测算子每个点的值为：-1/(2*N*N)；
斜135度检测算子：Q中检测算子每个点的值为：-1/(2*N*N)。


5.根据权利要求4所述基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，其特征在于，所述均值检测算子尺度N最小为3像素，最大为待检测图像高度的0.2倍像素。


6.根据权利要求5所述基于检测算子的滚动轴承甩油故障图像识别方法，其特征在于，S5所述的检测算子的积分值如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：孟德剑，
申请(专利权)人：哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23