(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210175758.3 (22)申请日 2022.02.24 (71)申请人 国能包神铁路集团有限责任公司 地址 014010 内蒙古自治区包头市昆都仑 区阿尔丁大街1号 (72)发明人 张剑　郭尽朝　罗建涛　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 陈金普 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 接触网零部件缺陷检测方法及装置 (57)摘要 本申请涉及一种接触网零部件缺陷检测方 法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产 品。 所述方法包括： 获取所述接触网零部件的图 像数据； 对所述图像数据进行截取， 得到目标模 板图像； 基于深度卷积神经网络模 型对所述图像 数据进行处理， 得到特征提取模型； 所述深度卷 积神经网络模 型包括卷积自编码模 型； 根据所述 特征提取模 型， 对所述目标模板图像和待检测零 部件图像进行相似度匹配， 以输出检测结果。 采 用本方法能够有效提高接触网零部件缺陷检测 结果的准确性。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114581388 A 2022.06.03 CN 114581388 A 1.一种接触网零部件缺陷检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取所述接触网零部件的图像数据； 对所述图像数据进行截取， 得到目标模板图像； 基于深度卷积神经网络模型对所述图像数据进行处理， 得到特征提取模型； 所述深度 卷积神经网络模型包括卷积自编码模型； 根据所述特征提取模型， 对所述目标模板 图像和待检测零部件图像进行相似度匹配， 以输出检测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于深度 卷积神经网络模型对所述图 像数据进行处 理， 得到特 征提取模型的步骤 包括： 对所述图像数据进行预设尺寸的滑窗切块， 得到 图像块数据； 所述预设尺寸包括大尺 寸； 将所述图像块数据进行 预检测处 理， 得到目标图像块数据； 对所述目标图像块数据进行分块裁 剪， 得到子图像块数据； 将所述子图像块数据输入所述卷积自编码模型进行训练， 获得 所述特征提取模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述图像块数据进行预检测 处理， 得到目标图像块数据的步骤 包括： 对所述图像块数据进行 灰度化处 理得到灰度图像块数据； 基于图像分割模型， 将所述灰度图像块数据进行二 值化得到二 值图像块数据； 对所述二值图像块数据进行形态学变化处理， 以得到每个二值图像块相应的轮廓 面积 数据； 将所述轮廓 面积数据 大于等于轮廓 面积阈值的二值图像块， 确定为所述目标图像块数 据。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述卷积自编码模型包括编码模型和解码 模型； 所述将所述子图像块数据输入所述卷积自编码模型进行训练， 获得所述特征提取模 型的步骤 包括： 依次采用所述编码模型和所述解码模型对所述子图像块数据进行预设次数训练； 在所 述预设次数训练完成的情况下， 剔除所述解码模型， 将保留的所述编码模型确定为所述特 征提取模型。 5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述特征提取模型， 对所述目标模板图像和待检测零部件图像进行相似度匹配， 以输出检测结果的步骤 包括： 对所述待检测零部件图像依次进行切块、 预检测和分块裁剪处理， 得到待检测子 图像 块； 将所述目标模板图像和所述待检测子图像块分别输入所述特征提取模型进行正向传 播， 以提取模板中间层特 征图和待检测中间层特 征图； 处理所述模板中间层特 征图和所述待检测中间层特 征图， 获得 所述检测结果。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述模板 中间层特征图包括模板 内容特征 图和模板样式特征图； 所述待检测中间层特征图包括待检测内容特征图和待检测样式特征 图； 所述检测结果包括 缺陷分类结果和缺陷定位结果； 所述处理所述模板 中间层特征图和所述待检测中间层特征图， 获得所述检测结果的步权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114581388 A 2骤包括： 基于所述模板 内容特征图和所述待检测内容特征图， 确定各待检测子图像块关于各目 标模板图像的内容距离数据； 根据所述模板样式特征图和所述待检测样式特征图， 确定所述各待检测子图像块关于 所述各目标模板图像的样式距离数据； 基于所述内容距离数据和所述样式距离数据， 依次获得所述缺陷分类结果和所述缺陷 定位结果。 7.一种接触网零部件缺陷检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据获取模块， 用于获取 所述接触网零部件的图像数据； 截取模块， 用于对所述图像数据进行截取， 得到目标模板图像； 特征提取模块， 用于基于深度卷积神经网络模型对所述图像数据进行处理， 得到特征 提取模型； 检测处理模块， 用于根据所述特征提取模型， 对所述目标模板 图像和待检测零部件图 像进行相似度匹配， 以输出检测结果。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114581388 A 3