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申请/专利权人：成都航空职业技术学院

摘要：本发明公开了一种动车转向架的起重吊具及转向架锁孔吊点定位方法，吊钩装置安装在吊架上，吊钩装置可在吊架来回运动。通过两组摄像机拍摄到动车转向架，并通过转向架锁孔吊点定位方法找到转向架锁孔吊点的空间三维位置坐标，吊钩装置运动到转向架的正上方，吊取转向架。本发明通过各个结构的配合，使得起重吊具结构稳定，重物圆盘的运动使得本发明装置的重心稳定，本发明解决了现有动车转向架起重方式存在吊点不稳定的问题。

主权项：1.一种动车转向架的起重吊具的转向架锁孔吊点定位方法，其特征在于，用于动车转向架的起重吊具，包括：吊架和多组吊钩装置（8）；所述多组吊钩装置（8）与吊架滑动连接；所述吊架包括：第一主梁（1）、第二主梁（2）、平衡梁（3）、第一端梁（4）和第二端梁（5）；所述第一端梁（4）的一端与第一主梁（1）的一端固定连接，其另一端与第二主梁（2）的一端固定连接；所述平衡梁（3）的一端与第一主梁（1）的中间部位固定连接，其另一端与第二主梁（2）的中间部位固定连接；所述第二端梁（5）的一端与第一主梁（1）的另一端固定连接，其另一端与第二主梁（2）的另一端固定连接；所述吊钩装置（8）包括：吊钩（801）、推力导杆（802）、第一传动导杆（803）、第二传动导杆（804）、棘爪（805）、棘轮（806）、主动轴（807）、传动圆盘（808）、第三传动杆（809）、支撑导杆（810）、重物圆盘（811）、连接导杆（812）、限位挡块（813）和支撑凸台（814）；所述吊钩（801）的一端分别与推力导杆（802）的一端和连接导杆（812）的一端铰接；所述第一传动导杆（803）的一端与推力导杆（802）的另一端活动连接，其另一端与第二传动导杆（804）的一端活动连接；所述棘爪（805）的一端与第二传动导杆（804）连接，其另一端与棘轮（806）接触；所述主动轴（807）上套有一对传动齿轮副，通过传动齿轮副带动传动圆盘（808）转动；所述第三传动杆（809）的一端与传动圆盘（808）活动连接，其另一端与支撑导杆（810）活动连接；所述支撑导杆（810）的一端与支撑凸台（814）活动连接，其另一端与重物圆盘（811）固定连接；所述限位挡块（813）与支撑凸台（814）固定连接；所述连接导杆（812）的另一端和第三传动杆（809）铰接在支撑导杆（810）的同一点；还包括：第一摄像机（6）和第二摄像机（7）；所述第一摄像机（6）固定在第一端梁（4）上；所述第二摄像机（7）固定在第二端梁（5）上；方法包括以下步骤；S1、构建动车转向架的图像集；S2、采用图像集对目标提取模型进行训练，得到训练完成的目标提取模型；S3、采用训练完成的目标提取模型对待处理的动车转向架图像进行处理，得到特征图像；S4、对特征图像检测转向架锁孔吊点，得到转向架锁孔吊点目标图像；S5、对转向架锁孔吊点目标图像去雾处理，得到去雾图像；S6、勾勒去雾图像中转向架锁孔吊点的轮廓；S7、将转向架锁孔吊点的轮廓标识在待处理的动车转向架图像中，计算转向架锁孔吊点的空间三维位置坐标；所述步骤S2中目标提取模型包括：Focus层、CBL1层、CSP1层、Densel层、CBL2层、CSP2层、Dense2层、CBL3层、SPP层、CSP3层、CBL4层、第一上采样层、CBL5层、CBL6层、CBL7层、卷积层Conv1、CBL8层、第二上采样层、注意力模块GAM1、注意力模块GAM2、注意力模块GAM3、CBL9层、CBL10层、卷积层Conv2、卷积层Conv3、CBL11层、第三上采样层、CBL12层和CBL13层；所述Focus层的输入端作为目标提取模型的输入端，其输出端与CBL1层的输入端连接；所述CSP1层的输入端与CBL1层的输出端连接，其输出端与Densel层的输入端连接；所述Densel层的输出端分别与CBL2层的输入端和注意力模块GAM3的第一输入端连接；所述CSP2层的输入端与CBL2层的输出端连接，其输出端与Dense2层的输入端连接；所述Dense2层的输出端分别与CBL3层的输入端和注意力模块GAM2的第一输入端连接；所述SPP层的输入端与CBL3层的输出端连接，其输出端分别与CSP3层的输入端和CBL5层的输入端连接；所述CSP3层的输出端与CBL4层的输入端连接；所述第一上采样层的输入端与CBL4层的输出端连接，其输出端与注意力模块GAM1的第二输入端连接；所述注意力模块GAM1的第一输入端与CBL5层的输出端连接，其输出端与CBL6层的输入端连接；所述CBL6层的输出端分别与CBL7层的输入端和CBL8层的输入端连接；所述CBL7层的输出端与卷积层Conv1的输入端连接；所述CBL8层的输出端与第二上采样层的输入端连接；所述注意力模块GAM2的第二输入端与第二上采样层的输出端连接，其输出端与CBL9层的输入端连接；所述CBL9层的输出端分别与CBL10层的输入端和CBL11层的输入端连接；所述CBL10层的输出端与卷积层Conv2的输入端连接；所述第三上采样层的输入端与CBL11层的输出端连接，其输出端与注意力模块GAM3的第二输入端连接；所述CBL12层的输入端与注意力模块GAM3的输出端连接，其输出端与CBL13层的输入端连接；所述CBL13层的输出端与卷积层Conv3的输入端连接；所述卷积层Conv1的输出端、卷积层Conv2的输出端和卷积层Conv3的输出端作为目标提取模型的输出端；所述步骤S7包括以下分步骤：S71、将去雾图像灰度处理，得到灰度特征图像；S72、根据灰度特征图像的灰度值，得到三种特征灰度值；S73、分别以特征灰度值为中心点；S74、计算中心点的邻域内灰度值与中心点的特征灰度值的差值；S75、在差值小于灰度阈值时，将该特征灰度值替换邻域内灰度值；S76、以替换后邻域内灰度值为新的中心点，并跳转至步骤S74，直到找到所有可以替换的灰度值；S77、将所有除做过中心点外的灰度值置0，得到初始轮廓图；S78、以初始轮廓图中每个灰度值为中心点，在中心点的8个邻域内灰度值与中心点的灰度值一致时，将该中心点的灰度值置0，得到转向架锁孔吊点的轮廓。

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