基于HCRD的列车锁紧板偏转自动识别方法

摘要

针对货车故障轨旁图像检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障,提出一种基于霍夫变换、Canny边缘检测和形状模板相结合的HCRD(Hough-Canny-Right angle Detection)方法.通过霍夫变化及数学几何模型定位转向架锁紧板部位,再对Canny边缘检测后的边缘图像进行角度特征的检测,整个识别只需要一个形状模板就能实现锁紧板偏转图像高精度自动识别,具有很好的判别能力.采用python编程,平均每张图像识别时间为0.067 s.且锁紧板下边缘处是否有角度特征作为锁紧板是否偏转的判断依据,具有很高的可靠性.实验证明,HCRD方法能精确检测出锁紧板的非正常范围(>5°)的偏转,且具有较好的鲁棒性和抗噪能力.该方法为TFDS故障图像识别提供了一种新的思路.