TFDS中螺栓故障的自动识别算法研究

李柏林, 费垚东,范宏

Machinery Design & Manufacture(2021)

引用 0|浏览3
暂无评分
摘要
近年来,已有300多套TFDS系统安装在我国铁路线上,以监视货运列车的安全.然而,TFDS系统只能采集、传输图像,列车故障的识别仍然以人眼观察为主.针对TFDS系统中人工识别螺栓故障效率低下的问题,提出了一种基于图像处理的螺栓故障自动识别算法.首先,根据先验知识,从原始图像中截取包括螺栓的感兴趣区域并使用模板匹配技术得到螺栓的精确子图.然后,使用改进的自适应LTP算子提取螺栓子图的特征直方图.最后,将螺栓特征直方图送入训练好的支持向量机实现故障螺栓的识别.不同光照的TFDS图像被用于实验.实验结果表明,该算法对螺栓故障识别取得了很好的表现(漏检率为0.36%,误检率为3.33%,准确率为90.88%),可以满足工程应用.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要