基于局部结构化特征稀疏编码的手制动机故障检测

• 作者: Philip Yamba 刘盛亚 崔世林 许桢英 邹荣
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉故障检测 手制动机链条 局部结构化特征 稀疏编码 空间金字塔
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 机车车辆与设备
• 页码范围: 2415-2422
• 页数: 8页
• 分类号: TH7
• 字数: 4068字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.2018.09.031

摘要

列车机械部件故障检测为铁路安全运营提供保障,而机器视觉技术的发展使得目标故障检测成为检测的主要手段.针对铁路货车手制动机链条丢失故障,由前端视觉图像传感器采集手制动机链条图像,并根据链条具有丰富纹理结构的特点,提出一种新颖的低层次结构化特征;通过稀疏编码构建出中等层次结构化特征,在空间金子塔架构下实现手制动机链条丢失故障的检测.由于结构化特征隐含了图像中的空间结构关系,使得故障检测性能获得极大提高,相应的实验表明,在线性SVM下的故障检测率达到了98％左右,而检测速度达到了9帧/s,具有很好的实时性和很高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔世林	南阳理工学院电子与电气工程学院	19	103	7.0	9.0
2	许桢英	江苏大学机械工程学院	69	291	9.0	13.0
3	邹荣	江苏大学机械工程学院	6	27	3.0	5.0
4	刘盛亚	江苏大学机械工程学院	3	2	1.0	1.0
5	Philip Yamba	江苏大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0