圖像處理技術在地鐵屏蔽門系統百萬次測試中的應用

胡揚超，李　雪

（中船重工集團公司第七一三研究所，河南鄭州450052）

圖像處理技術在地鐵屏蔽門系統百萬次測試中的應用

胡揚超，李雪

（中船重工集團公司第七一三研究所，河南鄭州450052）

針對地鐵屏蔽門系統樣機在測試中遇到的問題，成功地將圖像處理技術應用到此百萬次壽命測試中去，節省了人工費用，提高了測試質量，取得了良好的應用效果。

屏蔽門系統；百萬次測試；圖像處理技術

0　引言

站臺屏蔽門系統是地鐵重要設備之一，它將軌行區和候車區隔離開來，保障了列車、乘客進出站的絕對安全，同時也限制降低了噪音、活塞風對候車區的影響，給乘客提供了安全舒適的候車環境。

百萬次壽命測試是屏蔽門系統的最重要考核指標，它直接反映屏蔽門系統能否適應高強度、長時間、不間歇等測試環境。但是在測試過程中，由于測試不間歇、時間跨度長等多種因素的影響，測試人員不可能全天24小時呆在測試現場。若在測試過程中出現問題，測試人員極有可能不在現場，因此也無法第一時間獲知出錯的時間、原因，無法更好地查找、分析、解決問題。

本文將圖像處理技術引入到百萬次測試當中去，利用這種技術實現對百萬次測試中計數器的監視，利用不知疲倦的機器代替昂貴的人工費用，從而實現無間隙監視，測試人員也可根據計數器的計錄次數推測出問題所發生的時間，為查找、分析、解決問題提供必要的幫助。測試計數裝置如圖1所示。

圖1　百萬次測試計數裝置

1　圖像處理技術

圖像處理，又稱影像處理，是指用計算機對圖像進行分析處理，達到期望的技術。本質而言，是指用數字攝像機、照相機、掃描儀等設備經過采樣得到了一個二維的數組，數組中每數值均在0～255之間，稱其為灰度值。

圖像處理技術的主要內容包括圖像壓縮、增強和復原、匹配、描述和識別等4個部分。

1.1圖像處理關鍵技術

圖像處理技術應用于此系統中，其關鍵點在于最終字符的匹配和識別，可通過Hopfield、BP（Back Propagation）、自組織、小波、細胞、模糊等神經網絡來實現。結合此系統的特點，本課題采用BP神經網絡來實現。

1.2BP神經網絡

BP神經網絡，主要特點是其誤差反向傳播，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。如圖2所示。

圖2　BP神經網絡模型

該算法的具體實現步驟為［1］：

（1）初始化，隨機給定層級間連接權及閥值；

（2）由給定的輸入輸出模式對計算隱層、輸出層各單元輸出；

（3）計算新的連接權及閥值；

（4）選取下一個輸入模式對返回第2步反復訓練直到網絡輸出誤差達到要求結束訓練。流程圖如圖3所示。

圖3　BP神經網絡算法流程圖

2　 BP神經網絡算法的改進

傳統的BP神經網絡算法中，由于隨意設置了權值和閥值，易造成結果的隨機性較大，而且在樣本數量較多的情況下，算法運算量較大，造成運算速度緩慢，實時性差，因此有必要對此算法進行改進。

百萬次測試系統中應用的計數器一般通過LED七段碼來顯示，通過研究0、1、2、3、4、5、6、7、8、9等十個LED七段碼發現，數字0、2、3、4、5等五個數字經灰度化得到的二維數組中1的個數基本相同，同樣的道理，6、9、8等三個數字也可分為一組，1、7等兩個數字同分為一組。這樣，就將一組10個輸入變成了三組不同的輸入，這三組每組再分別經過BP神經網絡算法，求得每組對應的輸出值。

采用此種方法，神經網絡系統的訓練量減少了40%以上，而且數字識別準確率也有所提升。

3　結語

如今，圖像處理技術的研究不僅是一項傳統的課題，有很多學者在研究，而且它也是一個熱門很有應用價值的課題。百萬次屏蔽門壽命測試借助于圖像處理技術，不但節省了人力資源，自動化、智能化地分析數據，而且從現場應用效果來看，數字識別率達99%以上，成功地替代人工資源。因此，這種技術在此領域中的應用有著很好的理論和實際應用價值。

［1］（加）海金神經網絡與機器學習［M］.北京：機械工業出版社，2011.

Application of Image Processing Technology for the Subway Platform Screen Door System of a Million Test

HU Yang-chao，LI Xue
（The 713th Research Institute of China Shipbuilding Industry Corporation，Zhengzhou450052，China）

Considering the faced question of a million times the test process of subway platform screen door system，the paper has applied the image processing technology to the test system successfully，saved the labor cost，and improved the quality of the test，achieved good effect.

platform screen door system；million test；image processing technology

TP391.41

A文獻標識碼：1009-9492（2015）12-0138-02

10.3969/j.issn.1009-9492.2015.12.040

胡揚超，男，1984年生，河南濮陽人，碩士研究生，工程師。研究領域：伺服控制，屏蔽門系統。已發表論文5篇。

（編輯：王智圣）

2015-07-10