摘 要：為提高機車底部關(guān)鍵零部件破損識別的速度和精度，以車輛底部橡膠減震墊為研究對象，提出一種基于機器視覺的識別方法。方法首先結(jié)合Harris角點檢測和灰度信息檢測方法，提出一種基于角點和灰度信息的圖像匹配算法，對橡膠減震墊破損圖像進行匹配，然后采用魯棒模糊聚類算法（RFCM）對匹配完成的橡膠減震墊破損圖像進行分割，最后采用PatMax算法對分割后的橡膠減震墊破損圖像進行識別與定位，實現(xiàn)了橡膠減震墊破損識別。仿真結(jié)果表明，所提方法實現(xiàn)了機車底部關(guān)鍵零部件的橡膠減震墊破損自動識別，可準(zhǔn)確識別并定位破損部位，相較于PatFlex算法和PatQuick算法，提高了機車底部關(guān)鍵零部件破損識別的速度和精度，平均識別速度為1.32 s，識別精度為97.66%。

關(guān)鍵詞：機器視覺；機車零部件；破損識別；橡膠減震墊

中圖分類號：TQ336；TP391.41 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-5922（2025）03-0154-04

Accurate identification of key parts at the bottomof the vehicle based on machine vision

WANG Yongbin

（CHN Energy Xinshuo Railway Co.，Ltd.，Hohhot 010050，China）

Abstract：In order to improve the speed and accuracy of damage recognition of key components at the bottom of lo?comotives，a recognition method based on machine vision was proposed by taking the rubber shock absorbing pad atthe bottom of the vehicle as the research object. Firstly，the method was combined with Harris corner detection andgrayscale information detection methods，an image matching algorithm based on corner and grayscale informationwas proposed to match the damaged images of rubber damping pads，then Robust Fuzzy Clustering Algorithm（RF?CM）was used to segment the damaged images of rubber damping pads，and finally the PatMax algorithm was usedto identify and locate the damaged images of the segmented rubber damping pads，and the damage recognition ofrubber damping pads was realized. The simulation results showed that the proposed method realized the automaticidentification of the damage of the rubber shock absorbing pad of the key parts at the bottom of the locomotive，andcould accurately identify and locate the damaged parts. Compared with the PatFlex algorithm and the PatQuick algo?rithm，the proposed method improved the speed and accuracy of the damage recognition of the key parts at the bot?tom of the locomotive，with an average recognition speed of 1.32 s and a recognition accuracy of 97.66%.

Key words：machine vision；automotive components；breakage identification；rubber shock-absorbing pads

機車底關(guān)鍵零部件是車輛重要的組成部分之一，對保障車輛行駛安全十分重要。而橡膠減震墊是車輛底部的重要材料，當(dāng)橡膠減震墊出現(xiàn)破損時，可能導(dǎo)致車輛失去對沖擊力的消除作用，進而影響車輛行駛安全。因此，對車輛底部的關(guān)鍵部件橡膠減震墊破損進行識別，避免因橡膠減震墊破損造成的車輛行駛安全問題。目前，主流的識別方法是基于機器視覺的識別方法，如葉麗青等 [1] 為實現(xiàn)汽車車身車輛識別代碼的自動識別，通過在工位上安裝工業(yè)相機拍攝汽車車身車輛識別代碼圖像，并運用機器視覺技術(shù)，實現(xiàn)了車輛識別代碼的自動識別，提高了汽車生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)效率；鐘筱勛等 [2] 為提高機械系統(tǒng)的自動化和智能化程度，基于機器視覺技術(shù)對機械系統(tǒng)進行圖像處理和模式識別，提出一種機械傳動目標(biāo)自動識別；溫超等 [3] 通過利用機器視覺和圖像處理技術(shù)，設(shè)計了一套物料安息角識別方法，可確保物料堆放保持自然穩(wěn)定狀態(tài)，具有良好的實際應(yīng)用價值。鑒于上述機器視覺在各個領(lǐng)域中取得的優(yōu)異識別效果，本研究嘗試?yán)脵C器視覺技術(shù)對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊破損進行識別，首先采用基于角點和灰度信息的圖像匹配方法對圖像進行匹配，然后采用RFCM對圖像進行分割，最后采用PatMax算法進行識別與定位。

1 基本算法

1.1 圖像匹配算法

圖像匹配算法中，利用Harris角點和灰度信息進行匹配的方法得到了廣泛的應(yīng)用，但無論基于Harris角點還是基于灰度信息的匹配方法，在對圖像進行匹配時，匹配速度和匹配精度有待提高 [4-5] 。因此，本研究嘗試結(jié)合2種方法優(yōu)勢，提出一種基于角點和灰度信息的圖像匹配方法。

具體流程為：首先利用Harris角點確定模板圖像的一階特征點，然后在參考圖像找到一階特征點，最后找到模板圖像和參考圖像上的對應(yīng)點，并確定對應(yīng)點是唯一的，即實現(xiàn)了圖像匹配。

基于角點和灰度信息的圖像匹配方法，有效結(jié)合了Harris角點檢測算法快速的匹配速度和灰度信息檢測算法的高匹配精度，可提高圖像匹配速度和精度 [6-7] 。因此，本研究選用該算法作為機車底關(guān)鍵零部件材料破損識別中的圖像匹配算法。

1.2 圖像分割算法

RFCM算法是一種基于隸屬度的高魯棒性聚類算法，通過使用一個模糊隸屬度表示樣本屬于某一類別的程度，可顯示樣本的多樣性。RFCM算法流為：首先對圖像進行極化并選取類中心，然后計算圖像中每個像素點到類中心的距離，并更新類中心；最后計算各類樣本功率均值，并提取均值最小的類別樣本作為ROI，并對其目標(biāo)進行辨識，即實現(xiàn)了圖像分割 [8-9] 。

RFCM算法克服了硬聚類非此即彼的分類缺點，具有較高的魯棒性。因此，本研究選用該算法作為機車底關(guān)鍵零部件材料破損識別中的圖像分割算法，以使破損部分與背景部分盡量分離。

1.3 圖像識別算法

PatMax算法是一種基于邊緣特征的圖像位置識別與定位搜索的方法，廣泛應(yīng)用于機器視覺中的目標(biāo)識別與定位 [10-11] 。PatMax算法用于圖像識別時，基本步驟如下：

（1）示例圖像選擇。從所有圖像中選擇以一個具有目標(biāo)標(biāo)志特征的圖像作為示例圖像；

（2）模板圖像創(chuàng)建。將示例圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，并設(shè)置搜索區(qū)域和步長，使用create_pat_model函數(shù)創(chuàng)建模板圖像；

（3）模板圖像匹配。使用find_pat_model函數(shù)對模板圖像和待檢測圖像進行匹配，匹配結(jié)果即為圖像識別結(jié)果。

PatMax算法可同時實現(xiàn)圖像目標(biāo)的識別與定位，因此，本研究選用該算法作為機車底關(guān)鍵零部件材料破損識別算法，以獲取更精確的破損信息。

2 基于機器視覺的機車底關(guān)鍵零部件材料破損識別

本研究以機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊破損識別為研究對象，開展機車底關(guān)鍵零部件材料破損識別研究，并結(jié)合上述圖像匹配算法、圖像分割算法和圖像識別算法來實現(xiàn)機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊破損識別。具體識別流程如下：

（1）數(shù)據(jù)采集與劃分。收集整理橡膠減震墊不同類別的破損圖像，并對圖像進行去噪等預(yù)處理；

（2）圖像匹配。采用基于角點和灰度信息方法的圖像匹配算法對破損圖像中的對應(yīng)點進行一一匹配，得到匹配后的橡膠減震墊破損圖像；

（3）圖像分割。采用RFCM算法將匹配后的橡膠減震墊破損圖像劃分為不同區(qū)域，以使目標(biāo)和背景盡可能分離；

（4）圖像識別。設(shè)置 PatMax 算法參數(shù)，并采用PatMax算法對分割后的圖像進行識別，其輸出結(jié)果即為識別結(jié)果。

3 仿真實驗

3.1 實驗環(huán)境搭建

本次仿真基于Vision Studio 2019平臺和C#語言進行開發(fā)，并在Windows10操作系統(tǒng)上運行。系統(tǒng)配置Intel Xeon E5-2640v4 CPU，RTX 3060 6G GPU。

3.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理本次仿真使用piA2400 CCD工業(yè)相機自主采集的車底關(guān)鍵部件橡膠減震墊氣泡、裂紋、疤痕三類破損圖像，各500張作為實驗數(shù)據(jù) [12-13] 。

考慮到采集的圖像可能受環(huán)境影響存在噪聲，進而影響識別結(jié)果，因此需要對圖像進行去噪處理。

中值濾波是一種非線性圖像去噪方法，可有效保留圖像的邊緣信息和細節(jié)信息，故本次仿真采用中值濾波對采集的圖像進行去噪預(yù)處理。

最后將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)按4∶1分為訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集2部分。

3.3 評價指標(biāo)

本次實驗選用匹配次數(shù)、匹配時間和準(zhǔn)確率評估所提方法采用基于角點和灰度信息方法的圖像匹配性能指標(biāo)，選用準(zhǔn)確率 a （accuracy）、召回率 r（recall）、 F 1 值作為評估所提方法采用 RFCM 算法的圖像分割性能的指標(biāo)，采用面積和幾何位置作為評估所提方法采用PatMax算法圖像識別性能的式中： TP、TN 分別表示真正例和真負例； FP、FN分別表示假正例和假負例。

3.4 參數(shù)設(shè)置

本次仿真設(shè)置PatMax算法的參數(shù)為：角度范圍[-30，30]，縮放范圍[0.8，1.2]，角度和縮放的標(biāo)準(zhǔn)值分別為0和1。

考慮到機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊破損識別中，檢測閾值設(shè)置對識別結(jié)果具有重要影響 [17-18] 。因此，為確定最佳檢測閾值，采用試驗法通過分析試驗結(jié)果進行確定，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，檢測閾值設(shè)置條件下，PatMax算法的識別結(jié)果與實際結(jié)果對比。由表1可知，當(dāng)檢測閾值為40時，所識別的破損面積和實際面積存在明顯差異，且?guī)缀巫鴺?biāo)也不同，當(dāng)檢測閾值為60時，同樣出現(xiàn)了該現(xiàn)象，而當(dāng)閾值為50時，所識別的破損面積和幾何坐標(biāo)與實際破損面積和幾何坐標(biāo)抑制，能準(zhǔn)確識別出破損。因此，本次仿真設(shè)置PatMax算法的檢測閾值為50。

3.5 結(jié)果與分析

3.5.1 圖像匹配算法驗證

為驗證所提基于角點和灰度信息方法的圖像匹配算法對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊圖像的匹配效果，實驗分析了該算法各項性能指標(biāo)。

所提圖像匹配算法的匹配可在30次匹配過程中成功匹配97.26%的圖像，且具有較快的匹配速度，平均匹配時間為0.36s。由此說明，所提的基于角點和灰度信息方法的圖像匹配算法具有可行性和有效性。

為驗證所提圖像匹配算法結(jié)合角點和灰度信息，對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊圖像的匹配效果，實驗對比了所提算法與采用單一角點和灰度信息匹配方法的各項性能指標(biāo)，結(jié)果如表2所示 [19-20] 。

由表2可知，相較于采用單一角點和灰度信息的匹配算法，所提算法在匹配次數(shù)、平均匹配時間和準(zhǔn)確率方面均具有明顯優(yōu)勢。由此說明，選用基于角點和灰度信息方法的圖像匹配算法對橡膠減震墊破損圖像進行匹配，具有一定的正確性和優(yōu)越性，可快速準(zhǔn)確匹配圖像。

3.5.2 圖像分割算法驗證

為驗證所提RFCM算法對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊圖像的分割效果，實驗統(tǒng)計了RFCM算法對不同類別破損圖像的平均分割準(zhǔn)確率、召回率和 F1值，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，所提算法可準(zhǔn)確地對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊氣泡、裂紋、疤痕不同類別的破損識別，具有較高的識別精度。由此說明，所采用的RFCM算法具有一定的有效性。

為進一步驗證所提RFCM算法對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊圖像的分割效果，實驗對比了所提RFCM算法與邊緣檢測分割法和最大類間方差法在實驗數(shù)據(jù)集上的各項性能指標(biāo)，結(jié)果如表4所示。

由表4可知，相較于對比分割算法，所提算法的分割精度更高，具有明顯的優(yōu)勢。

3.5.3 圖像識別算法驗證

為驗證所提PatMax算法對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊圖像破損識別效果，實驗對比了所提算法與PatFlex和PatQuick算法各項性能指標(biāo)，如表5所示。

由表5可知，PatMax算法的識別精度更高，與實際橡膠減震墊破損面積和幾何位置一致，而對比算法無論是在對橡膠減震墊破損面積還是幾何位置識別上，都與實際存在一定差距。由此說明，所提的PatMax算法對機車底關(guān)鍵零部件橡膠減震墊破損識別具有優(yōu)異的識別效果。

為定量分析PatMax算法的優(yōu)越性，實驗不同算法的識別速度和精度，結(jié)果如表6。

由表6可知，所提算法的具有明顯的識別速度和精度優(yōu)勢，進一步證明了所提算法的優(yōu)越性。

4 結(jié)語

綜上所述，所提的基于機器實際的機車底關(guān)鍵零部件材料破損識別方法，通過對圖像進行匹配、分割和識別，實現(xiàn)了機車底關(guān)鍵零部件材料破損自動識別，且具有較高的識別精度和速度，平均識別精度為97.66%，平均識別速度為1.32 s，相較于PatFlex和PatQuick，對車底關(guān)鍵部件O型圈的識別效果更好。

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（責(zé)任編輯：張玉平）