恭喜哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司"一种铁路货车承载鞍挡边折断故障检测方法及系统"专利获国家发明授权专利权
龙图腾网恭喜哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司申请的专利一种铁路货车承载鞍挡边折断故障检测方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN111091557B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2020-07-31发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:201911292725.1,技术领域涉及:G06T7/00(20170101);该发明授权一种铁路货车承载鞍挡边折断故障检测方法及系统是由孟德剑设计研发完成,并于2019-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种铁路货车承载鞍挡边折断故障检测方法及系统在说明书摘要公布了:一种铁路货车承载鞍挡边折断故障检测方法及系统,属于货运列车检测技术领域。本发明是为了解决人工检查图像的方式进行载鞍挡边折断故障检测存在效率低、准确率低的问题,以及现有的图像自动检测方式检测承载鞍挡边折断故障存在准确率低的问题。本发明采集图像并截取包括承载鞍挡边和滚动轴承前盖部件在内的子图像;将子图像放入数据集,标记两部分承载鞍挡边区域、承载鞍附近的滚动轴承前盖部件;训练承载鞍挡边和滚动轴承前盖分割的深度学习网络模型;在检测过程中,利用承载鞍挡边和滚动轴承前盖分割的深度学习网络模型对待检测承载鞍挡边图像进行预测,得到分割结果,实现承载鞍挡边折断故障的判断。主要用于承载鞍挡边折断故障检测。
本发明授权一种铁路货车承载鞍挡边折断故障检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种铁路货车承载鞍挡边折断故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤:采集图像并截取包括承载鞍挡边和滚动轴承前盖部件在内的子图像;将子图像放入数据集;对数据集中的全部图像进行标记,标记时需要标记两部分,一部分是承载鞍挡边区域,另一部分是承载鞍附近的滚动轴承前盖部件;利用数据集对深度学习网络模型进行训练,得到最优的权重系数;通过训练好的权重系数,确定承载鞍挡边和滚动轴承前盖分割的深度学习网络模型;在检测过程中,采集图像并截取包括承载鞍挡边和滚动轴承前盖部件在内的子图像,记为待检测承载鞍挡边图像;利用承载鞍挡边和滚动轴承前盖分割的深度学习网络模型对待检测承载鞍挡边图像进行预测,分别得到承载鞍挡边和滚动轴承前盖的分割结果,进而实现承载鞍挡边折断故障的判断;所述实现承载鞍挡边折断故障的判断的过程包括以下步骤:在滚动轴承前盖的分割结果中,使用质心算法计算滚动轴承前盖的中心;根据滚动轴承前盖的水平方向的对称中心,即为承载鞍挡边的水平方向的对称中心,将滚动轴承前盖的水平中心作为承载鞍挡边的水平对称中心;以水平方向对称中心作为分割点,分别计算两侧挡边的长度,比较两侧的长度,如果大于预先设定的阈值,则为故障;否则为正常的承载鞍挡边图像。
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