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学兔兔 基于几何特征匹配的截断塞门手把图像分割 Image segm entationoftruncated plugdoorhandlebasedon geometric characteristics 孙国栋’，卢 婷’，戚雨航 SUNGuo—dong，LUTing’， QIYu．hang (1．湖北工业大学 机械工程学院，武汉430068；2。东风康明斯发动机有限公司，襄阳441004) 摘 要：货车故障轨边图像检测系统 (TFDS)采用高速摄像与图像处理技术 ，对行进中的列车实施动 态检测并及时发现故障。而截断塞门手把关闭是货车典型故障之一，故需识别手把工作状态 以保障列车运行安全。利用Vc++平台，针对截断塞门手把故障，研究了图像几何特征的提取 方法，对二值化后的图像进行轮廓提取，并以轮廓外接矩形作为特征实现目标区域的分割和 标识，且实验结果理想。 关键词：图像处理；TFDS；图像分割；特征匹配 中图分类号：TP391．41 文献标识码 ：A 文章编号 ：1009-0134(2013)03(上)-0046-02 Doi：10．3969／j．1ssn．1009-0134．2013．o3CI-)．14 0 引言 1 图像识别流程 TFDS系统采用高速摄像技术，快速抓拍行进 识别截断塞 门手把首先要分割 目标与背景。 中的列车各关键部位，将抓拍的图像传输给计算 鉴于截断塞 门手把的特点，可以利用几何特征实 机，并采用模式识别技术将影响行车安全的关键 现 目标的分割。流程如图1所示，先对图像进行固 故障挑选 出来”。而截断塞门手把关闭是列车关键 定阈值二值化处理 ，可去除图像 中大量杂散冗 故障之一 ，其安装在制动支管上 ，用于开通和关 余信息，手把形状 比处理之前更为明显。接着提 闭分配阀与列车管间压力空气通路 。正常时手把 取手把外轮廓，以每个连通区域的外接矩形为对 处于开放位置 ，当制动机发生故障时，为了截断 象，取长宽比r约为3，且外接矩形面积S最小的区 制动主管的压缩空气送风通路才将其关闭。 域为ROI区域，从而实现手把图像分割。 近年来，采用模式识别技术检测列车故障是 该应用领域的瓶颈 。其 中，图像分割是实现模式 识别 的基础 ，是实现 图像处理到分析 的关键步 骤 。因此，在图像分割的基础上对 目标进行特征 提取和参数测量更便于高层次图像分析和理解 。 传统图像分割方法有边缘检测型、阈值型和区域 跟踪型，本文采用的是基于轮廓几何特征匹配的 图像分割方法 。 轮廓 的特征很多，通常会利用轮廓 内部灰度 值匹配，其特点是简单便捷，不足是信息量大， 算法运算时间长 。层次高点的特征有边缘、外 l奎I1手把识别流程 图 接矩形及其几何特征等，这些特征会起到约束作 用 ，使待处理的像素点大大减少，运算速度提 2 二值化 高。为了更有效检测截断塞 门把手关闭状态，文 图像预处理是为 了得到更佳 的图像处理效 章以二