铁路货车闸瓦钎丢失故障的自动检测方法

    闸瓦钎是货车基础制动装置中的一个重要组成部件。随着我国铁路货车的速度的提升，对铁路货车行车安全的要求也随之提高，而影响行车安全的一个关键因素就是制动性能的好坏。而闸瓦钎的丢失则是影响制动性能的一个原因，缺少闸瓦钎会造成闸瓦脱落，导致列车制动失灵，以致发生出轨或翻车事故。正是由于闸瓦钎的重要性，为检查闸瓦钎是否丢失， 常由经验丰富的列检员人工检测闸瓦钎是否处于正确位置，由于货车在行进过程中长期的颠簸震动，常造成闸瓦钎丢失，是一类多发且较为严重的故障。因此对故障检测也提出了较高的要求，即尽最大可能地避免漏判和误判现象的存在。

    在中国，铁路货车闸瓦钎丢失故障的检测目前仍主要由人工进行，这种检测方式费时费力且维护成本高。对铁路部门来说，需要采用能有效保持维护成本的最小化方式来进行这种故障的检测。鉴于以上问题，该铁路货车闸瓦钎丢失故障的自动检测方法应运而生以解决这个问题。
    铁路货车闸瓦钎丢失故障的自动检测方法的原理是，考虑到铁路货车闸瓦钎丢失故障检测的实时性和高准确性要求，采用从整幅图像中首先分割出闸瓦钎所在区域，排除了大多数复杂背景的干扰，减小了后续步骤的计算量以及误检的可能性。同时，针对所采集的闸瓦钎部件图像光照变化明显、故障形态复杂多变的特点，既采用了梯度域特征，又采用了低层次特征和中等层次特征相组合的方式，定位闸瓦钎位置、对闸瓦钎是否丢失进行故障判别，实现铁路货车闸瓦钎丢失故障的全自动检测。梯度域能够揭示出潜 在的图像数据的固有结构，且不受光照变化影响；低层次特征和中等层次特征相组合能够避免单一特征以及同一层次特征的局限性和片面性，满足了高准确性要求。