[发明专利]一种轮对踏面在线检测方法在审
| 申请号: | 201811590768.3 | 申请日: | 2018-12-20 |
| 公开(公告)号: | CN109591846A | 公开(公告)日: | 2019-04-09 |
| 发明(设计)人: | 张楠;李文宝;王瑞锋 | 申请(专利权)人: | 成都唐源电气股份有限公司 |
| 主分类号: | B61K9/12 | 分类号: | B61K9/12 |
| 代理公司: | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人: | 王朋飞 |
| 地址: | 610041 四川省成都市武*** | 国省代码: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 踏面 在线检测 误识别 种轮 无损检测技术 快速变换 缺陷类型 缺陷识别 识别轮 检测 对轮 分类 覆盖 申请 | ||
1.一种轮对踏面在线检测方法,包括轮对踏面图像采集步骤和图像预处理步骤,其特征在于:还包括FFT-GABOR变换步骤、特征计算步骤和SVM分类步骤;
所述图像预处理步骤具体是指,通过图像缩放和均值滤波方式对采集到的原始轮对踏面图像进行预处理;
所述FFT-GABOR变换步骤具体是指:通过GABOR滤波器对经预处理后的轮对踏面图像进行轮廓细节的提取,GABOR滤波器通过5个不同的方向和4个不同的尺度对踏面图像进行轮廓细节提取,在进行轮廓细节提取时,先采用GABOR滤波器对预处理后的轮对踏面图像进行FFT变换,然后再进行IFFT反变换得到时域轮廓信息;
所述特征计算步骤具体是指:通过FFT-GABOR变换步骤后,得到4*5=20个图像,每个图像都表征轮对的边缘轮廓信息,把每个图像分割1*1、2*2和4*4三种格子,分别计算每个格子中的均值和方差,然后把所有的均值和方差串成一个特征;
所述SVM分类步骤具体是指:把特征计算步骤中计算得到的特征值输入SVN分类器中,进行识别和分类;所述SVM分类器的训练参数设置如下:
Svm-type:c-SVM
kernel_type:linear。
2.如权利要求1所述的一种轮对踏面在线检测方法,其特征在于:所述FFT-GABOR变换步骤中,通过GABOR滤波器对经预处理后的轮对踏面图像进行轮廓细节的提取,所选择的尺度具体是指的高斯滤波器的窗口尺度,4个窗口尺度为W=9、W=15、W=21和W=33。
3.如权利要求1所述的一种轮对踏面在线检测方法,其特征在于:所述FFT-GABOR变换步骤中,通过GABOR滤波器对经预处理后的轮对踏面图像进行轮廓细节的提取,所选择的5个方向分别是0°方向、45°方向、75°方向、90°方向和135°方向。
4.如权利要求1所述的一种轮对踏面在线检测方法,其特征在于:所述图像采集步骤中,针对轮对踏面剥离、擦伤和掉块三类缺陷,每类缺陷采集不低于300张图像,对采集到的图像,分别进行图像预处理、FFT-GABOR变换、特征计算和SVM分类。
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