铁路货车漏水孔异物快速检测方法、系统及装置

摘要

铁路货车漏水孔异物快速检测方法、系统及装置，属于图像检测技术领域。为了解决现有的货车漏水孔异物检测方法存在不能兼顾检测准确率和检测时间的问题。本发明首先从全车图像中获得包含漏水孔部分的矩形区域，利用锁紧板斜线得到精准的漏水孔定位图像，将漏水孔定位图像与背景模板图像进行背景差分，并进行去噪处理，然后再进行二值化处理，将二值化处理后的图像作为检测图像，基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测。本发明用于铁路货车漏水孔异物的快速检测。

权利要求

1.铁路货车漏水孔异物快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、获取待检测的漏水孔部位区域图像img_a，图像img_a的宽度、高度分别为w、h；

s2、根据漏水孔部位区域图像img_a得到二值图像img_b，图像img_b中锁紧板斜线以外的背景区域均为0像素；所述的锁紧板斜线是指锁紧板上方的折线凹槽经拍摄后在图像上形成的折线阴影；

根据二值图像img_b，确定定位锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)，计算出锁紧板斜线两端的横向距离dis_x及其纵向距离dis_y；

s3、当x1的值小于等于w/2时，直接进行步骤s4；当x1的值大于w/2时，左右翻转图像img_a后，获得翻转后图像，将翻转后图像作为新的图像img_a，并利用新的图像img_a执行步骤s1至步骤s8；

s4、基于图像img_b裁剪得到精准的漏水孔定位图像img_c，其中，漏水孔位置的左上角位置(x3，y3)和右下角位置(x4，y4)公式为：x3＝x2+[dis_x*L1]，y3＝y2+[dis_y*L2]；

x4＝x2+[dis_x*L3]，y4＝h；

其中，L1、L2、L3均为调整比例参数；

s5、在图像img_a上选取背景模板图像，背景模板图像在输入图像img_a上的位置坐标如下：

x6＝w，x5＝x6‑d，d＝0.1*w；

其中，x5、x6分别为在img_a上背景模板图像左上角行坐标和右下角行坐标；d为背景模板图像宽度；

y5＝y3，y6＝y4；

其中，y5、y6分别为在img_a上背景模板图像左上角列坐标和右下角列坐标；

s6、将背景模板图像的尺寸放大到与漏水孔定位图像img_c相同尺寸；

s7、漏水孔定位图像img_c与背景模板图像进行背景差分，然后再进行二值化处理得到检测图像；

s8、基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测。

2.根据权利要求1所述的铁路货车漏水孔异物快速检测方法，其特征在于，在步骤s5之后进行s6之前，需要进行以下处理：将背景模板图像水平方向上均匀分成左右2张模板子图，将2张模板子图进行差分得到差分结果图；检查差分结果图中大于差分阈值的像素个数，当像素个数在背景模板图像所占比例大于等于10％，对背景模板图像进行5x5的高斯滤波处理；否则直接执行s6。

3.根据权利要求1或2所述的铁路货车漏水孔异物快速检测方法，其特征在于，步骤s2所述确定定位锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)，计算出锁紧板斜线两端的横向距离dis_x及其纵向距离dis_y的过程包括以下步骤：将二值图像中非零像素垂直方向最高点的坐标值记为y1；根据y1所在行的坐标，计算此行的非零像素的平均坐标值即为x1；

将二值图像中非零像素垂直方向最低点的坐标值记为y2；根据y2所在行的坐标，计算此行的非零像素水平方向最大坐标值即为x2；

所述横向距离dis_x＝|x1‑x2|，所述的纵向距离dis_y＝|y1‑y2|。

4.根据权利要求3所述的铁路货车漏水孔异物快速检测方法，其特征在于，所述的调整比例参数L1＝1，L2＝1.35，L3＝3.5。

5.根据权利要求4所述的铁路货车漏水孔异物快速检测方法，其特征在于，步骤s8所述基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测的过程包括以下步骤：计算检测图像中非零像素块的高度H2、宽度W2、面积A2，当高度H2大于高度阈值，且宽度W2大于宽度阈值，且面积A2大于面积阈值时，判定为漏水孔存在异物。

6.根据权利要求4所述的铁路货车漏水孔异物快速检测方法，其特征在于，步骤s8所述基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测的过程包括以下步骤：计算检测图像中非零像素块与检测图像底部的距离D2，当距离D2小于距离判定阈值时，判定为漏水孔存在异物。

7.根据权利要求6所述的铁路货车漏水孔异物快速检测方法，其特征在于，步骤s8所述基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测的过程包括以下步骤：计算检测图像中非零像素块的高度H2、宽度W2、面积A2，以及非零像素块与检测图像底部的距离D2，当高度H2大于高度阈值，且宽度W2大于宽度阈值，且面积A2大于面积阈值时，同时当距离D2小于距离判定阈值时，判定为漏水孔存在异物。

8.铁路货车漏水孔异物快速检测系统，其特征在于，所述系统用于执行权利要求1至7之一所述的铁路货车漏水孔异物快速检测方法。

9.铁路货车漏水孔异物快速检测装置，其特征在于，所述装置用于存储和/或运行权利要求8所述的铁路货车漏水孔异物快速检测系统。

说明书

铁路货车漏水孔异物快速检测方法、系统及装置

技术领域

[0001] 本发明属于图像检测技术领域，具体涉及一种漏水孔异物的检测方法、系统及装置。

背景技术

[0002] 为了保证铁路货车的运行安全，需要对铁路货车进行日常检车作业。其中包括对铁路货车漏水孔的检查。铁路的人工检查货车时，存在部分维修工具或车体部分零件落入
漏水孔中的可能。

[0003] 长期以来，铁路货车漏水孔的检查都是采用人工检查图像的方式对漏水孔区域是否搭载异物进行检测，检车人员在工作过程中极易疲劳，容易出现漏检、错检的情况，难以
保障准确率；而且人工检测效率非常低。因此，货车的故障检测采用自动识别的方式提高检
测效率和准确率具有重要意义。

[0004] 随着图像处理技术不断的改进和创新，加上对漏水孔区域的特有的图像属性的了解加深，不仅可以提高准确率，检测速度较现在的深度学习有显著优势，并且可以节省由于
不用提高深度学习而不用高性能显卡的成本。但是目前的图像处理技术针对于货车漏水孔
异物的检测并不能取得良好的效果，如果通过设计非常复杂的神经网络模型来实现货车漏
水孔异物检测，存在检测时间比较长的问题，而且训练过程需要更长的时间。

发明内容

[0005] 本发明是为了解决现有的货车漏水孔异物检测方法存在不能兼顾检测准确率和检测时间的问题。

[0006] 铁路货车漏水孔异物快速检测方法，包括以下步骤：

[0007] s1、获取待检测的漏水孔部位区域图像img_a，图像img_a的宽度、高度分别为w、h；

[0008] s2、根据漏水孔部位区域图像img_a得到二值图像img_b，图像img_b中锁紧板斜线以外的背景区域均为0像素；锁紧板斜线是指锁紧板上方的折线凹槽经拍摄后在图像上形
成的折线阴影；

[0009] 根据二值图像img_b，确定定位锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)，计算出锁紧板斜线两端的横向距离dis_x及其纵向距离dis_y；

[0010] s3、当x1的值小于等于w/2时，直接进行步骤s4；

[0011] s4、基于图像img_b裁剪得到精准的漏水孔定位图像img_c，其中，漏水孔位置的左上角位置(x3，y3)和右下角位置(x4，y4)公式为：

[0012] x3＝x2+[dis_x*L1]，y3＝y2+[dis_y*L2]；

[0013] x4＝x2+[dis_x*L3]，y4＝h；

[0014] 其中，L1、L2、L3均为调整比例参数；

[0015] s5、在图像img_a上选取背景模板图像，背景模板图像在输入图像img_a上的位置坐标如下：

[0016] x6＝w，x5＝x6‑d，d＝0.1*w；

[0017] 其中，x5、x6分别为在img_a上背景模板图像左上角行坐标和右下角行坐标；d为背景模板图像宽度；

[0018] y5＝y3，y6＝y4；

[0019] 其中，y5、y6分别为在img_a上背景模板图像左上角列坐标和右下角列坐标；

[0020] s6、将背景模板图像的尺寸放大到与漏水孔定位图像img_c相同尺寸；

[0021] s7、漏水孔定位图像img_c与背景模板图像进行背景差分，然后再进行二值化处理得到检测图像；

[0022] s8、基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测。

[0023] 进一步地，在步骤s5之后进行s6之前，需要进行以下处理：

[0024] 将背景模板图像水平方向上均匀分成左右2张模板子图，将2张模板子图进行差分得到差分结果图；检查差分结果图中大于差分阈值的像素个数，当像素个数在背景模板图
像所占比例大于等于10％，对背景模板图像进行5x5的高斯滤波处理；否则直接执行s6。

[0025] 进一步地，铁路货车漏水孔异物快速检测方法还包括：

[0026] s9、当x1的值大于w/2时，左右翻转图像img_a后，获得翻转后图像，将翻转后图像作为新的图像img_a，并利用新的图像img_a执行步骤s1至步骤s8。

[0027] 进一步地，步骤s2中确定定位锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)，计算出锁紧板斜线两端的横向距离dis_x及其纵向距离dis_y的过程包括以下步骤：

[0028] 将二值图像中非零像素垂直方向最高点的坐标值记为y1；根据y1所在行的坐标，计算此行的非零像素的平均坐标值即为x1；

[0029] 将二值图像中非零像素垂直方向最低点的坐标值记为y2；根据y2所在行的坐标，计算此行的非零像素水平方向最大坐标值即为x2；

[0030] 横向距离dis_x＝|x1‑x2|，纵向距离dis_y＝|y1‑y2|。

[0031] 进一步地，调整比例参数L1＝1，L2＝1.35，L3＝3.5。

[0032] 进一步地，步骤s8中基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测的过程包括以下步骤：

[0033] 计算检测图像中非零像素块的高度H2、宽度W2、面积A2，当高度H2大于高度阈值，且宽度W2大于宽度阈值，且面积A2大于面积阈值时，判定为漏水孔存在异物。

[0034] 或者，计算检测图像中非零像素块与检测图像底部的距离D2，当距离D2小于距离判定阈值时，判定为漏水孔存在异物。

[0035] 或者，计算检测图像中非零像素块的高度H2、宽度W2、面积A2，以及非零像素块与检测图像底部的距离D2，当高度H2大于高度阈值，且宽度W2大于宽度阈值，且面积A2大于面
积阈值时，同时当距离D2小于距离判定阈值时，判定为漏水孔存在异物。

[0036] 铁路货车漏水孔异物快速检测系统，用于执行铁路货车漏水孔异物快速检测方法。

[0037] 铁路货车漏水孔异物快速检测装置，用于存储和/或运行铁路货车漏水孔异物快速检测系统。

[0038] 有益效果

[0039] 1.利用自动识别图像的方式代替人工检测，作业标准统一，不再受人员素质和责任心影响，不仅能够有效提高作业质量提高检测的稳定性及精度，而且大量节省了人力投
入。

[0040] 2.利用同一张图片内的背景尺寸变换后与异物区域进行背景差分，有效的去除背景干扰从而检测到异物的存在。利用本发明可以有效的保证检测的准确率和稳定性，更为
重要的是，本发明的检测方法可以实现铁路货车漏水孔异物的快速检测，每次检测单张图
像的时间都能够在0.02s内完成。经过10000张图像的检测试验，本发明能够保证检测准确
率达到98％以上。

附图说明

[0041] 图1具体实施方式一的故障识别整体流程图；

[0042] 图2漏水孔锁紧板斜线两端定位效果图；

[0043] 图3漏水孔部位坐标图；

[0044] 图4模板部位坐标图；

[0045] 图5异物计算示意图；

[0046] 图6实施例的故障识别整体流程图。

具体实施方式

[0047] 需要特别说明的是，在不冲突的情况下，本申请公开的各个实施方式之间可以相互组合。

[0048] 具体实施方式一：结合图1具体说明本实施方式，

[0049] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，包括以下步骤：

[0050] s1、获取待检测的漏水孔部位区域图像img_a，图像img_a的宽度、高度分别为w、h；

[0051] s2、根据漏水孔部位区域图像img_a得到二值图像img_b，图像img_b中锁紧板斜线以外的背景区域均为0像素；锁紧板斜线是指锁紧板上方的折线凹槽经拍摄后在图像上形
成的折线阴影；

[0052] 根据二值图像img_b，确定定位锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)，计算出锁紧板斜线两端的横向距离dis_x及其纵向距离dis_y；

[0053] s3、当x1的值小于等于w/2时，直接进行步骤s4；

[0054] s4、基于图像img_b裁剪得到精准的漏水孔定位图像img_c，其中，漏水孔位置的左上角位置(x3，y3)和右下角位置(x4，y4)公式为：

[0055] x3＝x2+[dis_x*L1]，y3＝y2+[dis_y*L2]；

[0056] x4＝x2+[dis_x*L3]，y4＝h；

[0057] 其中，L1、L2、L3均为调整比例参数；

[0058] s5、在图像img_a上选取背景模板图像，背景模板图像在输入图像img_a上的位置坐标如下：

[0059] x6＝w，x5＝x6‑d，d＝0.1*w；

[0060] 其中，x5、x6分别为在img_a上背景模板图像左上角行坐标和右下角行坐标；d为背景模板图像宽度；

[0061] y5＝y3，y6＝y4；

[0062] 其中，y5、y6分别为在img_a上背景模板图像左上角列坐标和右下角列坐标；

[0063] s6、将背景模板图像的尺寸放大到与漏水孔定位图像img_c相同尺寸；

[0064] s7、漏水孔定位图像img_c与背景模板图像进行背景差分，然后再进行二值化处理得到检测图像；

[0065] s8、基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测。

[0066] 具体实施方式二：

[0067] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，本实施方式中在步骤s5之后进行s6之前，需要进行以下处理：

[0068] 将背景模板图像水平方向上均匀分成左右2张模板子图，将2张模板子图进行差分得到差分结果图；检查差分结果图中大于差分阈值的像素个数，当像素个数在背景模板图
像所占比例大于等于10％，对背景模板图像进行5x5的高斯滤波处理；否则直接执行s6。

[0069] 其他步骤和参数与具体实施方式一相同。

[0070] 具体实施方式三：

[0071] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，铁路货车漏水孔异物快速检测方法还包括：

[0072] s9、当x1的值大于w/2时，左右翻转图像img_a后，获得翻转后图像，将翻转后图像作为新的图像img_a，并利用新的图像img_a执行步骤s1至步骤s8。

[0073] 其他步骤和参数与具体实施方式一或二相同。

[0074] 具体实施方式四：

[0075] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，步骤s2中确定定位锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)，计算出锁紧板斜线两端的横向距离dis_x及其纵向距离dis_
y的过程包括以下步骤：

[0076] 将二值图像中非零像素垂直方向最高点的坐标值记为y1；根据y1所在行的坐标，计算此行的非零像素的平均坐标值即为x1；

[0077] 将二值图像中非零像素垂直方向最低点的坐标值记为y2；根据y2所在行的坐标，计算此行的非零像素水平方向最大坐标值即为x2；

[0078] 横向距离dis_x＝|x1‑x2|，纵向距离dis_y＝|y1‑y2|。

[0079] 其他步骤和参数与具体实施方式一至三之一相同。

[0080] 具体实施方式五：

[0081] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，本实施方式中的调整比例参数L1＝1，L2＝1.35，L3＝3.5。

[0082] 其他步骤和参数与具体实施方式一至四之一相同。

[0083] 具体实施方式六：

[0084] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，步骤s8中基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测的过程包括以下步骤：

[0085] 计算检测图像中非零像素块的高度H2、宽度W2、面积A2，当高度H2大于高度阈值，且宽度W2大于宽度阈值，且面积A2大于面积阈值时，判定为漏水孔存在异物。

[0086] 其他步骤和参数与具体实施方式一至五之一相同。

[0087] 具体实施方式七：

[0088] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，步骤s8中基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测的过程包括以下步骤：

[0089] 计算检测图像中非零像素块与检测图像底部的距离D2，当距离D2小于距离判定阈值时，判定为漏水孔存在异物。

[0090] 其他步骤和参数与具体实施方式一至五之一相同。

[0091] 具体实施方式八：

[0092] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测方法，步骤s8中基于检测图像中非零像素块进行漏水孔异物的检测的过程包括以下步骤：

[0093] 计算检测图像中非零像素块的高度H2、宽度W2、面积A2，以及非零像素块与检测图像底部的距离D2，当高度H2大于高度阈值，且宽度W2大于宽度阈值，且面积A2大于面积阈值
时，同时当距离D2小于距离判定阈值时，判定为漏水孔存在异物。

[0094] 其他步骤和参数与具体实施方式一至五之一相同。

[0095] 具体实施方式九：

[0096] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测系统，用于执行铁路货车漏水孔异物快速检测方法。

[0097] 具体实施方式十：

[0098] 本实施方式为铁路货车漏水孔异物快速检测装置，用于存储和/或运行铁路货车漏水孔异物快速检测系统。

[0099] 实施例

[0100] 结合图6说明本实施例，本实施例的铁路货车漏水孔异物快速检测方法，包括以下步骤：

[0101] 一、线阵图像收集

[0102] 在货车轨道周围设置照相机或摄像机，对行驶的货车进行图像采集，货车通过设备后，获取全车图像，全车图像为高清灰度全车图像。图像质量主要受两方面的影响，一是
自然条件的影响：雨雪、泥渍、光照等；一是人为条件的影响：油渍、黑漆、设备的安装差异
等。

[0103] 因此，截取的漏水孔部位的图像之间存在差异。为了验证识别本发明的鲁棒性，在收集图像数据的过程中，尽力地覆盖各种不同条件下的图像，然后利用不同个图像进行验
证，经过验证发现本发明针对于不同条件下的图像都具有良好的检测效果。

[0104] 二、粗定位

[0105] 根据火车转向架的车轮之间的轴距信息和漏水孔部位的位置等先验知识从全车图像中确定漏水孔大致部位区域，即待处理和识别部件区域，以此减少计算量并提高识别
的速度；采集的全车图像上下方向是固定的，故截取后的大致漏水孔部位区域图像上下方
向也是固定的。

[0106] 三、漏水孔部位的定位

[0107] 为能够准确的对漏水孔部位进行定位，从而实现有效快速的检测，经过对漏水孔部位特征的研究发现：漏水孔部位的特征有很多，但是根据不同的特征进行准确定位的效
果区别非常大；在此基础上，经过对各个特征的研究分析发现，利用漏水孔某些部位或者某
些部件的位置特点(必须稳定，经拍摄后十分明显)进行识别和定位能够有效的提升识别和
定位的准确率，即：漏水孔部位紧邻锁紧板，而锁紧板上方有折线凹槽经拍摄后在图片上形
成折线阴影，可以有效辅助漏水孔部位精细的定位。

[0108] 根据漏水孔部位位置特点通过以下步骤确定漏水孔部位位置，而后通过背景差分的方法进行异物的识别，流程如图1所示。

[0109] 确定漏水孔部位位置的过程包括以下步骤：

[0110] 1、输入漏水孔部位区域图像img_a，图像的宽度、高度分别为w、h；

[0111] 2、将输入的漏水孔部位区域图像img_a进行自适应均衡化、二值化、去噪处理得到二值图像img_b，图像img_b中锁紧板斜线以外的背景区域均为0像素，方便定位锁紧板斜线
位置；锁紧板斜线是指锁紧板上方的折线凹槽经拍摄后在图片上形成的折线阴影；锁紧板
是火车转向架上的部件，经拍摄得到的图像上会留有折线阴影；

[0112] 根据二值图像img_b，确定定位锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)，如图2所示，计算出锁紧板斜线两端的横向距离dis_x及其纵向距离dis_y；dis_x＝|x1‑x2|，dis_y
＝|y1‑y2|；

[0113] 锁紧板斜线两端坐标值(x1，y1)、(x2，y2)的确定过程包括以下步骤：

[0114] 如图2所示，将二值图像中非零像素垂直方向最高点的坐标值记为y1；根据y1所在行的坐标，计算此行的非零像素的平均坐标值即为x1；

[0115] 如图2所示，将二值图像中非零像素垂直方向最低点的坐标值记为y2；根据y2所在行的坐标，计算此行的非零像素水平方向最大坐标值即为x2。

[0116] 3、当x1的值小于等于w/2时，直接进行步骤4；当x1的值大于w/2时，左右翻转图像img_a后，跳至步骤1，翻转后的图像img_a作为步骤1新输入的img_a；

[0117] 4、火车转向架上锁紧板部位结构大体一致，可以按照如下公式得到的比例裁剪得到精准的漏水孔定位图像img_c(如图3所示)，其中，漏水孔位置的左上角位置(x3，y3)和右
下角位置(x4，y4)公式为：

[0118] x3＝x2+[dis_x*L1]，y3＝y2+[dis_y*L2]；优选地，L1＝1，L2＝1.35；

[0119] x4＝x2+[dis_x*L3]，y4＝h；优选地，L3＝3.5；

[0120] 根据拍摄图像中火车转向架的结构特点，漏水孔位置的计算公式中的数值为较合理的倍数L1＝1、L2＝1.35、L3＝3.5时定位位置准确，L1、L2、L3的数值变化了或与现在的值
相差大时，定位不准确；漏水孔位置左侧位置x3为锁紧板斜线右侧x2加上一倍的dis_x，即
为如图3中所示位置，当倍数改变时，漏水孔的精准定位就会偏移而不准确；

[0121] 5、取图像img_a右下角与漏水孔区域同一水平位置的区域作为背景模板图像，其选取区域(如图4所示)在输入图像img_a上的位置坐标的左上角行坐标x5和右下角行坐标
x6的公式为：

[0122] x6＝w，x5＝x6‑d，d＝0.1*w；

[0123] 选取宽度为图像宽度十分之一，可有效避开漏水孔区域，从而选取合适的背景区。

[0124] y5＝y3，y6＝y4；

[0125] 其中，y5、y6分别为在img_a上背景模板图像左上角列坐标和右下角列坐标，为了表示方便，在图4中直接用y3和y4标注表示；

[0126] 6、对背景模板图像进行质量评估和处理：

[0127] 将背景模板图像水平方向上均匀分成左右2张模板子图，将2张模板子图相减得到差分结果图；检查差分结果图中大于差分阈值的像素个数，当前差分阈值取值为25，为灰度
图像素区间[0,255]从黑到白的十分之一左右，当像素个数在背景模板图像所占比例小于
10％的时候，认为图像质量良好，否则对背景模板图像进行线性平滑滤波，用一个5x5模板
的高斯滤波处理；扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值
去替代模板中心像素点的值，形成新的模板图像。

[0128] 本发明基于图像特征进行的上述步骤，使得背景模板图像的宽度一般为30个像素左右，使用5x5的高斯滤波处理具有良好的效果，过小的滤波模板不能有效滤除噪音，过大
的滤波模板使得模板图失去纹理信息而效果不良；

[0129] 7、将背景模板图像的尺寸放大到与裁剪得到的漏水孔定位图像img_c相同尺寸；

[0130] 8、用裁剪得到的漏水孔定位图像img_c与大小相同的背景模板图像进行背景差分，并对背景差分进行去噪处理，然后再进行二值化处理，将二值化处理后的图像作为检测
图像；

[0131] 9、当漏水孔内存在异物时，二值化后的检测图像存在非零像素(如图5所示)，计算检测图像中非零像素块的异物的高度H2，宽度W2，异物的面积A2，以及与检测图像底部的距
离D2，当异物的高度、宽度、面积均大于各自对应的判定阈值时，或图片中异物与底部的距
离小于其距离判定阈值时进行故障报警，之后回到步骤1，等待下一张图片的识别；当漏水
孔内不存在异物时，图像中异物的高度H2为0，或者宽度W2为0，或者异物的面积A2为0，或者
D2为输入图像的高度，不进行故障报警，之后回到步骤1，等待下一张图片的识别，直到识别
结束。

[0132] 根据漏水孔部位紧邻锁紧板，而锁紧板上方有折线凹槽经拍摄后在图片上形成稳定的折线阴影的位置特点，按照合理的比例裁剪出漏水孔部位和与其同一高度水平上不同
位置的背景区域，对选取的背景区域质量评估后进行尺寸变换到与裁剪得到的漏水孔部位
相同尺寸，然后对两张图像进行背景差分，可实时有效的检测出漏水孔部位是否存在异物。

[0133] 本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于
本发明所附的权利要求的保护范围。