基于OpenCV的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷自動(dòng)識(shí)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(chē)運(yùn)營(yíng)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(yán)重的接觸網(wǎng)事故。目前，推廣應(yīng)用于路內(nèi)的接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)檢測(cè)監(jiān)測(cè)裝置主要集中于絕緣子檢測(cè)、承力索檢測(cè)等方面，而旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷狀態(tài)識(shí)別還處于人工判讀狀態(tài)、效率低下，自動(dòng)化程

2、度有限。針對(duì)旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷識(shí)別尚未應(yīng)用于實(shí)際，本文展開(kāi)了接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳缺陷識(shí)別的算法研究。
　　本文以接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)檢測(cè)監(jiān)測(cè)裝置(4C)在實(shí)際線路采集的圖像作為研究對(duì)象，分析研究了接觸網(wǎng)幾何參數(shù)測(cè)量、絕緣子故障識(shí)別、定位線夾故障識(shí)別的應(yīng)用以及支持向量機(jī)結(jié)合特征提取的方法在人臉識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用，提出了基于圖像處理與識(shí)別的接觸網(wǎng)旋轉(zhuǎn)雙耳定位識(shí)別與缺陷檢測(cè)方法，并對(duì)多條實(shí)際線路數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證了該方法的可行性。
　　論文首先通過(guò)圖像

3、預(yù)處理提高檢測(cè)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(yù)處理內(nèi)容主要包括圖像去噪、對(duì)比度增強(qiáng)以及全局二值化。然后通過(guò)特征提取與支持向量機(jī)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(kāi)口銷(xiāo)部件，進(jìn)行開(kāi)口銷(xiāo)缺失的故障檢測(cè)。
　　在旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域定位識(shí)別中，分別應(yīng)用了LBP特征以及HOG特征與支持向量機(jī)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(duì)旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)雙耳區(qū)域的定位識(shí)