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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京理工大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于圖像處理的列車(chē)車(chē)底螺栓丟失檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114511519B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210067611.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像處理的列車(chē)車(chē)底螺栓丟失檢測(cè)方法是由邢宗義;杜森;張皓澤;雷威設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于圖像處理的列車(chē)車(chē)底螺栓丟失檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像處理的列車(chē)車(chē)底螺栓丟失檢測(cè)方法，步驟為：利用多個(gè)線陣相機(jī)獲取列車(chē)車(chē)底原始圖像，采用兩組雙磁鋼測(cè)速方式獲取車(chē)速；進(jìn)行車(chē)速曲線擬合，對(duì)車(chē)底原始圖像進(jìn)行畸變校正；對(duì)畸變校正后的圖像進(jìn)行光照不均校正，得到光照不均校正后的車(chē)底圖像；將FAST算法和SURF算法相結(jié)合，對(duì)光照不均校正后的車(chē)底圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取和描述，將改進(jìn)的k?d樹(shù)最近鄰查找算法與雙向匹配的自適應(yīng)閾值方法相結(jié)合，對(duì)不同相機(jī)采集的光照不均校正后的車(chē)底圖像進(jìn)行圖像拼接得到車(chē)底完整圖像；對(duì)車(chē)底完整圖像集進(jìn)行數(shù)據(jù)集制作和模型訓(xùn)練，利用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)SSD算法對(duì)車(chē)底螺栓丟失進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明實(shí)時(shí)性強(qiáng)、檢測(cè)精度高。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像處理的列車(chē)車(chē)底螺栓丟失檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于圖像處理的列車(chē)車(chē)底螺栓丟失檢測(cè)方法，其特征在于，步驟如下： 步驟1，車(chē)底原始圖像的采集：利用多個(gè)線陣相機(jī)獲取列車(chē)車(chē)底原始圖像，同時(shí)采用兩組雙磁鋼測(cè)速方式獲取車(chē)速； 步驟2，車(chē)底原始圖像的畸變校正：獲取的車(chē)底原始圖像由于車(chē)速與相機(jī)掃描速率不相適應(yīng)產(chǎn)生壓縮或者拉伸的畸變，根據(jù)獲得的車(chē)速數(shù)據(jù)利用圓弧曲線擬合技術(shù)進(jìn)行車(chē)速曲線擬合，根據(jù)擬合曲線對(duì)車(chē)底原始圖像通過(guò)拉伸或壓縮進(jìn)行畸變校正； 步驟3，光照不均校正：利用二維Gamma函數(shù)自適應(yīng)校正算法對(duì)畸變校正后的圖像進(jìn)行光照不均校正，得到光照不均校正后的車(chē)底圖像； 步驟4，多個(gè)相機(jī)模塊圖像的拼接：將FAST算法和SURF算法相結(jié)合，對(duì)光照不均校正后的車(chē)底圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取和描述，然后將改進(jìn)的k-d樹(shù)最近鄰查找算法即BBF算法與雙向匹配的自適應(yīng)閾值方法相結(jié)合，對(duì)不同相機(jī)采集的光照不均校正后的車(chē)底圖像進(jìn)行圖像拼接得到車(chē)底完整圖像； 步驟5，螺栓丟失檢測(cè)：對(duì)獲取到的車(chē)底完整圖像集進(jìn)行數(shù)據(jù)集制作和模型訓(xùn)練，利用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法SSD算法對(duì)車(chē)底螺栓丟失進(jìn)行檢測(cè)； 步驟2具體包括以下步驟： 步驟21，利用兩組雙磁鋼對(duì)列車(chē)車(chē)速進(jìn)行測(cè)量，獲取12組離散的車(chē)速數(shù)據(jù)； 步驟22，針對(duì)12組離散的車(chē)速數(shù)據(jù)，利用圓弧曲線擬合技術(shù)獲得列車(chē)車(chē)速曲線； 步驟23，對(duì)已經(jīng)擬合好的車(chē)速曲線以0.1秒為采樣間隔進(jìn)行采樣，根據(jù)擬合曲線對(duì)車(chē)底原始圖像通過(guò)拉伸或壓縮進(jìn)行畸變校正，具體如下： 假設(shè)線陣相機(jī)第一次檢測(cè)到的速度為v0，根據(jù)此速度v0得出相適應(yīng)的線陣相機(jī)拍攝頻率為f0，采集的車(chē)底原始圖像寬度為W、高度為H，采用的相機(jī)分辨率為4K、寬度W為4096px，高度H表達(dá)式如下： 其中，L為車(chē)底原始圖像的物理長(zhǎng)度，fy為線陣相機(jī)縱分辨率； 設(shè)Hi為線陣相機(jī)拍攝的第i幅圖像的高度，其中0≤i≤N-2，HN-1為最后一幅圖像的高度，并且采集時(shí)間不大于0.1秒，則得出如下式子： 經(jīng)過(guò)畸變校正之后，Hj校正為Htj： 校正之后，每幅圖像的高度由H校正為HT： 步驟4具體包括以下步驟： 步驟41，對(duì)對(duì)光照不均校正后的車(chē)底圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)都進(jìn)行掃描，然后判別每一個(gè)像素點(diǎn)周?chē)?6個(gè)像素點(diǎn)的灰度值大小是否大于該像素點(diǎn)，利用FAST算法種的角點(diǎn)公式來(lái)進(jìn)行判別： 其中，N’表示灰度值，c為圓周，Ix表示c內(nèi)某點(diǎn)的灰度值，P為圓周中心，IP為中心點(diǎn)的灰度值；εd為閾值且設(shè)置為9，如果N’超過(guò)εd的話，那么該像素點(diǎn)就是角點(diǎn)； 步驟42，采用SURF算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行描述：提取一個(gè)特征點(diǎn)作為圓心，半徑為6σ，其中σ是所選擇的特征點(diǎn)的尺度，然后計(jì)算出在所得圓的鄰域中所有像素點(diǎn)的水平方向、垂直方向的Harr小波響應(yīng)總和，對(duì)圖像Haar小波響應(yīng)的水平方向、垂直方向疊加得到矢量mw,θw： 其中，dx和dy分別為水平方向和垂直方向；mw取最大時(shí)，θw即為特征點(diǎn)選取的主方向； 步驟43，計(jì)算特征描述子，其中特征描述子為在以選取的特征點(diǎn)為中心的矩形中，矩形邊長(zhǎng)為20s，其中s為特征點(diǎn)的尺度值；描述特征點(diǎn)的向量V4如下式所示： V4＝∑dx,∑|dx|,∑dy,∑|dy| 步驟44，提取完特征點(diǎn)之后對(duì)特征點(diǎn)之間的相似度進(jìn)行判別，使用BBF算法對(duì)參照?qǐng)D和檢測(cè)圖特征點(diǎn)之間的距離進(jìn)行計(jì)算，假設(shè)T為最近的特征點(diǎn)和第二最近的特征點(diǎn)的比值的閾值，然后進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，得到兩個(gè)集合X1和X2；計(jì)算出兩個(gè)集合的交集，假設(shè)Y是對(duì)交集每個(gè)對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)的比值，求出Y中的最小值，該值即為特征匹配的閾值； 步驟45，采用漸入漸出加權(quán)融合法對(duì)圖像拼接，如下式所示： 在式中，x1和x2都為等待拼接的輸入車(chē)底圖像，X為輸出圖像，γ為加權(quán)因子，其中，γ如下式所示： 其中，ω表示待拼接的兩幅輸入車(chē)底圖像的重疊部分的橫坐標(biāo)距離，ωd為待拼接的兩幅輸入車(chē)底圖像的重疊部分的像素點(diǎn)距離重疊部分的橫坐標(biāo)距離。

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