一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法

    公开(公告)号:CN117830199B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202310400655.7

    申请日:2023-04-14

    摘要: 本发明公开了一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法,其涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。该方法包括:获取包含弹条扣件的轨道三维点云和对应的RGB深度图像;从RGB深度图像中检测出外观缺陷扣件和外观正常扣件;根据RGB深度图像和三维点云之间的映射关系分割出外观正常扣件的三维点云,并从外观正常扣件的点云中分割出弹条三维点云数据和绝缘垫块三维点云数据;从弹条点云数据中提取弹条中部区域骨架点和最低点,计算最低点到绝缘垫块所在平面的距离,通过距离判断外观正常扣件的松、紧及正常状态。本发明通过将二维图像与三维点云的融合,可以快速全面检测扣件缺陷,还能够降低轨道检测硬件的成本,提高轨道维护效率。

    基于时间序列信号和压缩卷积神经网络的伤损识别方法

    公开(公告)号:CN111563455B

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202010380752.0

    申请日:2020-05-08

    摘要: 本发明公开了一种基于时间序列信号和压缩卷积神经网络的伤损识别方法,包括输入信号预处理和网络剪枝,首先采用泛谐波调频小波变换将表征伤损的一维时序信号变换到二维时频空间;然后以VGG16作为基础架构,采用添加BN层、全连接层轻量化、以泰勒准则为评判标准的滤波器排序、删除卷积层低贡献率滤波器等复合剪枝技术,构建压缩网络。通过脉冲涡流检测伤损信号验证,本发明提供的方法无需进行特征提取,且相对于VGG16架构,准确率增加到99.1%,运行时间降到7%,可广泛用于无损检测领域。

    一种磁致伸缩驱动机构
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112564544A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011470725.9

    申请日:2020-12-14

    IPC分类号: H02N2/06 H02N2/04

    摘要: 本发明属于磁致伸缩驱动技术领域,具体涉及一种磁致伸缩驱动机构,包括矩形轨道,矩形轨道下侧内壁设有铁条,两个滑杆共同滑动装配有安装座,放置槽内装配有磁致伸缩棒,内腔设有线圈,伸入槽内套设有套筒,圆形挡板与磁致伸缩棒固定连接,圆形挡板下侧固定连接有与两个滑杆套设的支撑座,支撑座与安装座之间设有稳定组件,透气孔两端分别穿过壳体与圆形挡板均装配有气管,矩形轨道设有与分两个气管相匹配的支撑组件,本驱动机构,便于工作人员对磁致伸缩棒进行散热,通过第一电磁铁与第二电磁铁的相互配合,对壳体与支撑座进行限位,且对比传统通过惯性的移动方式,移动距离更大,适用性更广。

    一种基于试验信息的火电机组一次调频性能评估方法

    公开(公告)号:CN111523818A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010349620.1

    申请日:2020-04-28

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于试验信息的火电机组一次调频性能评估方法。该评估方法包括:通过截取火电机组各典型工况下一次调频试验数据信息,结合火电机组热力特性数据分析汇总,构建机组一次调频性能评估体系;结合电网调度侧统计出的考核监测数据进行并行分析,对当前一次调频系统性能评估方法进行对比研究;修正和完善已构建的一次调频性能评估体系,获得准确的机组一次调频性能实时评估算法;在线实时评估机组一次调频功能是否满足电网调度要求。本发明可以实时监测火电机组一次调频控制系统实际动态性能与理论动态性能的差异,动态实时评估机组一次调频性能,为改进机组一次调频性能和事故调查提供技术支撑,让火电机组能够保障电网频率稳定。

    一种基于异源图像融合的高铁扣件缺陷识别方法

    公开(公告)号:CN111476767A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010255696.8

    申请日:2020-04-02

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/33 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及一种基于异源图像融合的高铁扣件缺陷识别方法,属于机器视觉检测技术领域,包括以下步骤:S1、同步动态采集高铁扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和轨道的二维深度图像D(x,y);S2、对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)配准,使二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)准确对应场景中相同位置;S3、对配准后的扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)分别进行特征提取;S4、基于度量学习对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像提取的特征分别进行特征映射,并将映射后的特征进行融合;S5、将融合后的特征输入SVM分类器,实现对扣件的分类。本发明提高了扣件的缺陷检测率,使缺陷扣件的漏检率更低,实用性强,值得推广。

    一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法

    公开(公告)号:CN117830199A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202310400655.7

    申请日:2023-04-14

    摘要: 本发明公开了一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法,其涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。该方法包括:获取包含弹条扣件的轨道三维点云和对应的RGB深度图像;从RGB深度图像中检测出外观缺陷扣件和外观正常扣件;根据RGB深度图像和三维点云之间的映射关系分割出外观正常扣件的三维点云,并从外观正常扣件的点云中分割出弹条三维点云数据和绝缘垫块三维点云数据;从弹条点云数据中提取弹条中部区域骨架点和最低点,计算最低点到绝缘垫块所在平面的距离,通过距离判断外观正常扣件的松、紧及正常状态。本发明通过将二维图像与三维点云的融合,可以快速全面检测扣件缺陷,还能够降低轨道检测硬件的成本,提高轨道维护效率。