基于机器视觉的列车外齿轮磨损状态检测方法

• 作者: 张林林 曹旭阳 李艳凤 杨娜 陈后金
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮 磨损状态 啮合区分割 点蚀检测
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 铁道机车车辆、电气化
• 页码范围: 29-37
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2018.12.005

摘要

齿轮是高铁列车中的重要部件,齿轮磨损状态的程度对列车运行安全具有重要的影响.针对采用人工观察确定齿轮磨损状态的问题,提出一种基于机器视觉的列车外齿轮磨损状态定量检测方法.为避免将顶部和底部低灰度啮合区分割为背景,提出分块分割算法以得到候选啮合区域.为去除候选啮合区中的背景区域且将啮合区分割为一个整体,提出区域聚合算法.为避免点蚀区域位于啮合区边缘造成的不完整分割问题,提出基于凸包运算的边缘修正算法.结合分块分割、区域聚合以及边缘修正,实现齿面图像啮合区分割.结合自适应局部阈值以及基于形状特性的假阳性去除算法,实现齿面图像的点蚀区域检测.在140幅齿面图像上对提出方法进行验证,啮合区分割的平均AOM为0.89,点蚀区域检测方法性能优于现有方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈后金	北京交通大学电子信息工程学院	120	1030	17.0	27.0
2	杨娜	中北大学信息与通信工程学院	12	111	6.0	10.0
3	李艳凤	北京交通大学电子信息工程学院	24	98	5.0	9.0
4	曹旭阳	北京交通大学电子信息工程学院	3	4	1.0	2.0
5	张林林	北京交通大学电子信息工程学院	2	1	1.0	1.0