一种基于3D图像识别的轨道感应板异物检测装置

    公开(公告)号:CN215706365U

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202120681736.5

    申请日:2021-04-02

    IPC分类号: B61K9/08 G06T7/00

    摘要: 本实用新型公开了一种基于3D图像识别的轨道感应板异物检测装置,包括设置于检测小车车底的检测箱以及车内的中心处理终端和供电装置;通过供电装置为中心处理终端和检测箱供电,检测箱采集感应板数据并提供给中心处理终端,所述检测箱内设有工业相机、光源设备和速度编码器,所述工业相机和速度编码器均与中心处理终端连接,连续采集感应板表面的图片,并为中心处理终端提供感应板3D数据;所述中心处理终端为工业计算机,内置有高性能GPU,对检测箱内采集的数据进行三维建模。本实用新型能实时采集、识别出感应板表面的异物,快速高效,并以立体三维图像的方式呈现出来,更为直观。

    一种轨道波磨故障综合诊断方法

    公开(公告)号:CN108981906A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810846427.1

    申请日:2018-07-27

    IPC分类号: G01H17/00 B61K9/08 B61D15/08

    摘要: 本发明公开了一种轨道波磨故障综合诊断方法,其同时利用振动信号和检测小车对轨道波磨故障诊断的准确率进行综合诊断;包括步骤:根令振动信号的检测周期T1和检测小车的检测周期T2满足一定条件;选取波磨故障综合诊断在周期T内的函数模型;分别计算振动信号准确率P1和检测小车的准确率P2;根据振动信号检测的准确率,确定振动信号的检测权重值λ1:根据检测小车检测的准确率,以及出现轨道波磨故障报警的时间t,确定检测小车的检测权重值λ2:根据λ1和λ2的值,确定波磨故障综合诊断函数W(x,y)表达式;根据W(x,y)的表达式,计算波磨故障综合诊断函数值W;若W

    一种轨道波磨故障综合诊断方法

    公开(公告)号:CN108981906B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201810846427.1

    申请日:2018-07-27

    IPC分类号: G01H17/00 B61K9/08 B61D15/08

    摘要: 本发明公开了一种轨道波磨故障综合诊断方法,其同时利用振动信号和检测小车对轨道波磨故障诊断的准确率进行综合诊断;包括步骤:根令振动信号的检测周期T1和检测小车的检测周期T2满足一定条件;选取波磨故障综合诊断在周期T内的函数模型;分别计算振动信号准确率P1和检测小车的准确率P2;根据振动信号检测的准确率,确定振动信号的检测权重值λ1:根据检测小车检测的准确率,以及出现轨道波磨故障报警的时间t,确定检测小车的检测权重值λ2:根据λ1和λ2的值,确定波磨故障综合诊断函数W(x,y)表达式;根据W(x,y)的表达式,计算波磨故障综合诊断函数值W;若W

    一种基于EEMD能量熵和WVD的轨道波磨故障检测方法

    公开(公告)号:CN109080661A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810845238.2

    申请日:2018-07-27

    IPC分类号: B61K9/08 G06K9/00

    摘要: 本发明公开了一种轨道波磨故障检测方法,其基于EEMD能量熵和WVD时频分析,包括以下步骤:对采集到的车辆轴箱振动的初始加速度信号进行EEMD分解,得到多个IMF分量信号;计算每个IMF分量信号的EEMD能量以及所有IMF分量信号的信号总能量;根据IMF分量信号的EEMD能量分布计算IMF分量信号的EEMD能量熵;进行轨道波磨故障诊断:将EEMD能量熵值与设定阈值比较,若EEMD能量熵值不小于设定阈值,则轨道不存在波磨故障;若EEMD能量熵值小于阈值,此时存在波磨故障,则进入下一步骤;对每个IMF分量信号分别进行WVD时频分析,并将WVD时频分析的结果线性叠加,得出振动信号的时频图;依据时频图定位波磨故障的位置,并估算波磨故障的波磨长度。该检测方法简单、实时性好的特点。

    基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法

    公开(公告)号:CN112115767B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202010764265.4

    申请日:2020-08-02

    摘要: 本发明公开了一种基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法,方法为:利用四旋翼无人机拍摄隧道图像,并将图像传输到地面站进行预处理;利用导向滤波方法从获得的隧道低照度图像中估计出光照分量;根据Retinex理论在对数域中分解出图像的实际颜色,并利用多尺度颜色恢复算法减轻图像失真,完成低照度增强;利用labelimg软件对处理后的隧道图像数据集进行数据标注;利用标注好的数据集训练YOLOv3网络,从而对隧道图像中的异物进行识别。本发明相比于一般的隧道异物检测方法,在进行异物检测时,不易受到光线不足的影响,具有较好的环境适应性,从而能更稳定准确地进行隧道异物检测任务。

    基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法

    公开(公告)号:CN112115767A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202010764265.4

    申请日:2020-08-02

    摘要: 本发明公开了一种基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法,方法为:利用四旋翼无人机拍摄隧道图像,并将图像传输到地面站进行预处理;利用导向滤波方法从获得的隧道低照度图像中估计出光照分量;根据Retinex理论在对数域中分解出图像的实际颜色,并利用多尺度颜色恢复算法减轻图像失真,完成低照度增强;利用labelimg软件对处理后的隧道图像数据集进行数据标注;利用标注好的数据集训练YOLOv3网络,从而对隧道图像中的异物进行识别。本发明相比于一般的隧道异物检测方法,在进行异物检测时,不易受到光线不足的影响,具有较好的环境适应性,从而能更稳定准确地进行隧道异物检测任务。

    一种钢轨超声波探伤设备的检出能力标定方法

    公开(公告)号:CN109374754A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811319498.2

    申请日:2018-11-07

    IPC分类号: G01N29/30

    摘要: 本发明公开了一种钢轨超声波探伤设备的检出能力标定方法,包括以下步骤:S1:设计并铺设包括若干可标定探伤车检出能力的人工标定伤损的标定线路;S2:将探伤车按照标准检测速度在标定线路上进行N次标定试验,并统计各个人工标定伤损在各次标定试验中的检出结果;S3:根据检出结果,计算每次标定试验的单次伤损检出率及单次伤损误报率,S4:计算N次标定试验平均检出率和平均误报率;S5:将平均检出率δ平均、平均误报率Δ平均分别与探伤车的检出率、误报率比对,判断探伤车检出能力是否符合要求。该标定方法能直观可靠、方便有效地对复杂的探伤设备进行定期或不定期的标定检测。