(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210388628.8 (22)申请日 2022.04.14 (71)申请人 南京理工大 学 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫 200号 (72)发明人 姚小文　施伟华　朱俊霖　张振宇　 邢成雷　邢宗义　盛安冬　卢月　 (74)专利代理 机构 南京理工大 学专利中心 32203 专利代理师 薛云燕 (51)Int.Cl. G01B 11/06(2006.01) G01B 11/00(2006.01) G01B 11/27(2006.01) G01B 11/30(2006.01)G01B 7/00(2006.01) G01N 21/01(2006.01) G01N 21/88(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像处理的受电弓状态检测装置 及方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像处理的受电弓 状态检测装置及方法， 该装置包括现场触发、 图 像采集和图像处理3个模块； 现场触发模块对受 电弓位置进行定位并提供相机的触发信号； 图像 采集模块采集运行中的列车受电弓图片并传输 给图像处理模块； 图像处理模块接收实时受电弓 图像， 分析得到受电弓的状态信息。 方法为： 提取 受电弓全弓图片， 对羊角是否缺失进行检测； 提 取左右羊角边界点， 分析受电弓的运行姿态； 提 取受电弓滑板图片， 采用行灰度和定位算法和图 像处理技术获取滑板的磨损曲线， 分析滑板的磨 损状态； 根据羊角检测结果、 受电弓运行姿态结 果和滑板磨损状态结果， 对受电弓的状态进行评 判。 本发明简单高效、 精确可靠， 实现了受电弓状 态的智能化检测。 权利要求书4页 说明书8页 附图5页 CN 114877814 A 2022.08.09 CN 114877814 A 1.一种基于图像处理的受电弓状态检测装置， 其特征在于， 包括现场触发模块、 图像采 集模块和图像处 理模块， 其中： 所述现场触发模块， 用于对受电弓滑板的位置进行定位， 并提供相机的触发信号； 所述图像采集模块， 采集 运行中的列车受电弓图片并传输给图像处 理模块； 所述图像处理模块， 接收实时受电弓图像， 采用图像处理技术对实时受电弓图像进行 分析， 对受电弓羊角是否缺 失、 受电弓运行姿态及滑板磨损状态进 行分析， 得到受电弓的实 时状态信息并存 储。 2.根据权利要求1所述的基于图像处理 的受电弓状态检测装置， 其特征在于， 所述现场 触发模块包括PLC和磁钢传感器， 其中： 所述PLC安装于 轨旁控制箱， 用于现场设备的实时控制； 所述磁钢传感器安装于钢轨内侧， 用于对受电弓滑板位置进行定位， 采用一个磁钢定 位一根滑板的方式， 当磁钢传感器检测到定位车轴时触发相 机拍照， 磁钢传感器的安装距 离计算如下： 假设目标滑板与定位车轴的距离为L1， 相机拍摄距离为L2， 以相机镜头位置为起点位 置， 沿着列车前进 方向， 若目标滑板在定位车轴前面， 磁钢传感器安装距离为L2 ‑L1， 若滑板 在定位车轴后面， 则磁钢传感器安装距离为 L2+L1。 3.根据权利要求1所述的基于图像处理 的受电弓状态检测装置， 其特征在于， 所述图像 采集模块包括正、 反相机模组， 每组包含一台中心线相机和两台磨耗相机， 安装于接触网上 方， 采用俯拍的方式采集受电弓图片， 其中中心线相机拍摄全弓图片， 磨耗相机拍摄滑板图 片； 所述正、 反相 机模组， 正相机模组拍摄受电弓进入检测区域时的受电弓及滑板图片， 反 相机模组拍摄受电弓离开检测区域时的受电弓及滑板图片， 正反相机模组相互配合完成受 电弓及装配滑板的图片采集。 4.一种基于图像处理的受电弓状态检测方法， 其特征在于， 该方法采用如权利要求1～ 3任一项所述的基于图像处 理的受电弓状态检测装置， 具体步骤如下： S1： 提取受电弓全弓图片， 对羊角是否缺失进行检测； S2： 提取左、 右羊角边界点， 分析受电弓的运行姿态； S3： 提取受电弓滑板图片， 采用行灰度和定位算法和图像处理技术获取滑板的磨损曲 线， 分析滑板的磨损状态； S4： 根据羊角检测结果、 受电弓运行姿态结果和滑板磨损状态结果， 对受电弓的状态进 行评判。 5.根据权利要求4所述的基于图像处理的受电弓状态检测方法， 其特征在于， 步骤S1所 述对羊角是否缺失进行检测， 具体过程如下： S11： 基于相机的触发方案和列车的ATO自动驾驶模式， 根据经验设置上下阈值， 实现受 电弓的定位； S12： 对于定位后的受电弓图片， 依次进行高斯滤波、 canny边缘检测以及hough变换， 根 据羊角边缘角度及位置信息对羊角的边缘直线进 行检测， 通过分析羊角边缘直线 是否存在 实现羊角缺失的检测， 假设左、 右羊角边缘直线分别记为lleft、 lright， 直线lleft的端点分别 为(uleft1,vleft1)、 (uleft2,vleft2)， 角度为θleft， 直线lright端点分别为(uright1,vright1)、 (uright2, vright2)， 角度为θright， 羊角边缘直线的筛 选条件如下：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114877814 A 26.根据权利要求5所述的基于图像处理的受电弓状态检测方法， 其特征在于， 步骤S2所 述提取左、 右羊角边界点， 具体过程如下： S21： 基于步骤S12， 对 羊角进行定位， 提取直线lleft、 lright的中心点， 并以该中心点为基 准点设置固定 宽度和高度的矩形窗口， 实现羊角的定位； S22： 羊角定位后， 采用基于滑动窗口的角点检测方法对左、 右 羊角的边界点进行检测， 具体如下： 提取左羊角定位区域Qyleft左下角像素点坐标， 以该左下角像素点为起始点， 采用3 ×3 滑动窗口， 当前点位于窗口左下角， 按照纵向从下往上， 横向从左往右的方向， 逐个扫描 Qyleft的像素点， 并统计滑动窗 口内的边缘点数量n， 当n＞3且(i,j)、 (i+1,j)、 (i+2,j)都为 边缘点时， 停止边 缘点扫描工作， 认为 点(i,j)为左羊角的边界点， 记为(uleft3,vleft3)； 提取右羊角定位区域Qyright右下角像素点坐标， 以该右 下角像素点为起始点， 采用3 ×3 滑动窗口， 当前点位于窗口右下角， 按照纵向从下往上， 横向从右往左的方向， 逐个扫描 Qyright的像素点， 并统计滑动窗口内的边缘点数量n， 当n＞3且(i,j)、 (i ‑1,j)、 (i‑2,j)都为 边缘点时， 停止边 缘点扫描工作， 认为 点(i,j)为右羊角的边界点， 记为(uright3,vright3)。 7.根据权利要求6所述的基于图像处理的受电弓状态检测方法， 其特征在于， 步骤S2所 述分析受电弓的运行姿态， 具体如下： 基于步骤S22提取的左、 右羊角边界点， 相机标定后采用受电弓中心线偏移值、 受电弓 垂直高度差以及受电弓水平度这三个指标对受电弓的运行姿态进 行分析， 具体指标定义如 下： 中心线偏移值： 垂直高度差： Py＝||yleft‑yright|‑y_base| 水平度： 式中， (xleft,yleft)、 (xright,yright)分别为(uleft3,vleft3)、 (uright3,vright3)相机标定后的坐 标值， x_base、 y_base和k_base分别为受电弓正常姿态的中心线位置、 左右羊角高度差和受 电弓弓头连接线的斜 率； 当中心线偏移值、 垂直高度差以及水平度超出设置阈值时， 受电弓姿态可能存在异常。 8.根据权利要求7所述的基于图像处理的受电弓状态检测方法， 其特征在于， 步骤S3所 述分析滑板的磨损状态， 具体过程如下： S31： 基于经验值实现目标滑板的初步定位， 然后采用基于行灰度和的滑板定位技术实 现滑板的精确定位；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114877814 A 3