基于图像识别的铁路机车转向架螺栓紧固状态检测

为通过可视化图像分析手段辅助机务检修作业人员进行铁路机车转向架螺栓紧固状态检测,提出一种基于图像识别的铁路机车转向架螺栓紧固状态检测方法。首先,使用YOLOv7算法快速定位图像中的螺栓,利用深度学习算法的强鲁棒性和泛化能力,在机务检修各场景下准确获得包含螺栓及其定位漆的螺栓目标检测结果图像。其次,将螺栓目标检测结果图像转换至YCbCr空间,结合螺栓定位漆的色彩特征,提取Cr分量图像并应用自适应分割算法,有效滤除背景像素后得到仅包含螺栓定位漆的二值化图像。最后,针对螺栓定位漆的形状、位置和角度差异,提取Hu矩特征作为螺栓定位漆状态信息的定量表征,并结合SVM建立分类模型得到最终的螺栓紧固状态检测结果。实验结果表明,该方法充分利用了铁路机车转向架螺栓的特点,在保证螺栓目标检测准确率和螺栓定位漆分割精度的情况下,在所有场景下的铁路机车转向架螺栓紧固状态查准率为92.42%,查全率为94.55%,平均正确率为93.28%。