[发明专利]一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法及系统

摘要

本发明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。

主权项

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。