专利汇可以提供一种铁路货车弹簧托板上开口销的故障识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种 铁 路货车 弹簧 托板上开口销的故障识别方法,解决了采用人工观察图像的方式进行开口销丢失故障检测易造成漏检的问题,属于铁路货车故障识别领域。本 发明 包括:采集铁路货车两侧的图像,构建样本集;将样本集中的图像输入至U-Net分割网络中进行训练,获取分割模型;所述U-Net分割网络为在现有U-Net网络的 基础 上减少第一层的两个卷积及下 采样 及最后一层的两个卷积和上采样,并将每层特征图的个数改变为原始的一半;将待检测的铁路货车图像输入至分割模型中,获取开口销的分割区域;对分割区域进行故障分析,判断开口销是否丢失,若丢失,则判断出现开口销丢失故障,对发生丢失的开口销进行报警。,下面是一种铁路货车弹簧托板上开口销的故障识别方法专利的具体信息内容。
1.一种铁路货车弹簧托板上开口销的故障识别方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
S1、采集铁路货车两侧的图像,构建样本集;
所述样本集中的图像为在铁路货车图像中截取出开口销的子图像,且在子图像中标记出开口销,所述开口销为弹簧托板上折头螺栓的开口销;
S2、将样本集中的图像输入至U-Net分割网络中进行训练,获取分割模型;
所述U-Net分割网络为在现有U-Net网络的基础上减少第一层的两个卷积及下采样及最后一层的两个卷积和上采样,并将每层特征图的个数改变为原始的一半;
S3、将待检测的铁路货车图像输入至分割模型中,获取开口销的分割区域;
S4、对分割区域进行故障分析,判断开口销是否丢失,若丢失,则判断出现开口销丢失故障,对发生丢失的开口销进行报警。
2.根据权利要求1所述的故障识别方法,其特征在于,所述S1包括:
S11、采集铁路货车的图像;
S12、利用框架对铁路货车的图像进行截取,获得包括开口销及位置标识部件的子图像,对子图像中的开口销及位置标识部件进行标记,利用标记完的子图像构建样本集,所述位置标识部件为开口销故障判别所需要的位置关系;
所述S3为:利用框架对待检测的铁路货车图像进行截取,截取出包括开口销的子图像,将该子图像输入至分割模型中,获取开口销及位置标识部件的分割区域;
所述S4为根据分割区域中开口销与位置标识部件的位置关系,判断开口销是否丢失,若丢失,则判断发生开口销丢失故障,对发生丢失的开口销进行报警。
3.根据权利要求2所述的故障识别方法,其特征在于,所述S2中,训练时学习率随着训练步数的增加而减少,若样本集的损失持续多轮迭不再减小则停止训练。
4.根据权利要求2所述的故障识别方法,其特征在于,所述S2还包括:
将得到的分割模型对新样本进行故障识别,在新样本中若有识别效果不好的,挑选出来进行标记,将其放入训练样本中,读取分割模型继续进行训练,不断测试与更新权重,直到结果满意,完整分割模型的训练。
5.根据权利要求2所述的故障识别方法,其特征在于,所述S1采集的铁路货车图像包括开口销形态各异、图像灰度差异的多种类图像。
6.根据权利要求2所述的故障识别方法,其特征在于,所述S12中,还包括对开口销故障的子图像进行增强、翻转、平移,增加样本集中子图像的数量。
7.根据权利要求2所述的故障识别方法,其特征在于,所述S11还包括获取的采集铁路货车的图像的灰度,若灰度值低于设定阈值,对该图像进行自适应直方图均衡化,提升对比度。
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