基于OpenCV的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷自動識別.pdf

1、接觸網(wǎng)支持懸掛裝置作為電氣化鐵路架空接觸網(wǎng)的核心部件，其狀態(tài)的好壞直接決定接觸網(wǎng)懸掛系統(tǒng)的穩(wěn)定性，影響接觸網(wǎng)安全狀態(tài)從而影響鐵路行車運營安全。旋轉(zhuǎn)雙耳作為接觸網(wǎng)支持懸掛裝置的重要部件，起到連接定位管與斜腕臂的作用，其一旦發(fā)生故障將造成定位管與定位器下滑、傾斜或下垂，從而造成嚴重的接觸網(wǎng)事故。目前，推廣應用于路內(nèi)的接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)檢測監(jiān)測裝置主要集中于絕緣子檢測、承力索檢測等方面，而旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷狀態(tài)識別還處于人工判讀狀態(tài)、效率低下，自動化程

2、度有限。針對旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷識別尚未應用于實際，本文展開了接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷識別的算法研究。
　　本文以接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)檢測監(jiān)測裝置(4C)在實際線路采集的圖像作為研究對象，分析研究了接觸網(wǎng)幾何參數(shù)測量、絕緣子故障識別、定位線夾故障識別的應用以及支持向量機結(jié)合特征提取的方法在人臉識別等領(lǐng)域的應用，提出了基于圖像處理與識別的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳定位識別與缺陷檢測方法，并對多條實際線路數(shù)據(jù)進行測試驗證了該方法的可行性。
　　論文首先通過圖像

3、預處理提高檢測圖像的質(zhì)量，得到利于后續(xù)分析處理的高質(zhì)量圖片，圖像預處理內(nèi)容主要包括圖像去噪、對比度增強以及全局二值化。然后通過特征提取與支持向量機結(jié)合的方法定位旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域，并提取旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域開口銷部件，進行開口銷缺失的故障檢測。
　　在旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域定位識別中，分別應用了LBP特征以及HOG特征與支持向量機結(jié)合的方法，并且提出使用LBP特征以及HOG特征融合而成的LBP-HOG特征對旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域進行識別，實現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的定位識