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申请/专利权人：中铁电气化局集团有限公司;中国铁路北京局集团有限公司北京供电段

摘要：本发明提供一种棘轮补偿偏斜的检测方法，属于电气化铁路设备状态性能检测技术领域。获取接触网检测图像数据，筛选出棘轮检测图像数据；进行处理并提取出关键点数据；根据所述关键点数据与模型图像中的对照点数据，计算得到棘轮补偿偏斜程度估计值，并根据所述估计值与通过实际故障案例历史数据训练模型计算得出的偏斜指数，确定偏斜检测结果。本发明使用真实数据作为评判标准，使用数据转换方法计算棘轮补偿偏斜程度估计值，可以准确评价棘轮补偿结构的偏斜程度，为接触网棘轮的故障预防提供有力支撑。

主权项：1.一种棘轮补偿偏斜的检测方法，其特征在于，包括：获取接触网检测图像，根据数据特征筛选出棘轮检测图像；确认坐标系方向时，以连接坠砣的钢丝绳的方向作为铅直方向，棘轮检测图像坐标系与模型图像坐标系的纵轴均与铅直方向重合；将所述棘轮检测图像与所述模型图像均处理为图像块，对所述棘轮检测图像进行包括灰度处理的数据处理；进行棘轮检测图像数据匹配，按照匹配点重合最多为原则，将所述棘轮检测图像坐标系与所述模型图像坐标系的坐标轴方向进行匹配，对所述棘轮检测图像进行放大或缩小处理；识别特征确定关键点，提取所述关键点的坐标值作为所述关键点数据，所述关键点包括棘轮图像顶点、边缘点、连接点和结构受力点；所述关键点包括在确定棘轮图像顶点、边缘点、连接点和结构受力点之后，使用图像边缘检测算法提取的图像边缘点，具体计算步骤为：1）统计图像的灰度直方图，并计算每个灰度级出现的概率；2）从0到255选取一个阈值l，将灰度值小于l的像素标记为前图，大于等于l的像素标记为后图，并计算两个类别的像素数目和平均灰度值；3）根据所述前图和所述后图像素的数目和平均灰度值，计算出在所述阈值l下的类内方差和类间方差；4）根据所述类内方差和所述类间方差计算出所述阈值l下的OTSU指数，并记录最大的OTSU指数和对应的阈值lopt；5）使所述阈值l遍历[0，255]，计算得到最终的局部阈值L；6）对于每个像素点（x，y），将其梯度幅值T（x，y）与局部阈值L进行比较，当T（x，y）≥L时，则该像素点作为关键点；根据所述关键点数据与模型图像的对照点数据，得到棘轮补偿偏斜程度估计值，其中，使用数据转换方法计算所述棘轮补偿偏斜程度估计值，所述数据转换方法为：W1=0+J1；W2=W1+J2；W3=W2+J3；……Wn=Wn-1+Jn；其中，J1、J2、J3和Jn分别为第1个关键点、第2个关键点、第3个关键点和第n个关键点的形变度，所述形变度为所述棘轮检测图像的所述关键点的坐标值与对应的所述模型图像的所述对照点的坐标值距离绝对值，W1、W2、W3、和Wn-1和分别为对第1个关键点、第2个关键点、第3个关键点和第n-1个关键点，Wn为所述棘轮补偿偏斜程度估计值；根据所述棘轮补偿偏斜程度估计值与偏斜指数，确定偏斜检测结果，其中，所述偏斜指数是通过实际故障案例历史数据训练模型计算得出和或使用模拟实验计算得出。

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