基于偏振图像融合的接触网U型抱箍螺母松脱检测研究

摘要

为了解决高铁接触网腕臂上U型抱箍螺母松脱问题,提出一种偏振成像与改进余弦算法结合的故障诊断方法.引入对比量互信息(MI)融合2个偏振参数,研究偏振技术的应用特性.提升小波融合规则中,在其低频系数中引入PCNN(Pulse Coupled Neural Network)耦合网络进行点火选择,高频系数以空间频率MSF特征量为比较,重构系数后融合偏振特征图与强度图像.将新图像变换为LBP旋转不变模式并将特征值映射到cosine向量中,通过手工设计提取特征对螺母进行状态检测.研究结果表明:该方法下偏振融合图像轮廓鲜明,纹理细节及各图像评价指标均有提高.通过对故障样本进行试验检测其准确率达到90.9％,对后期接触网系统检测技术具有参考意义.