技术特征：
1.一种充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，包括以下步骤：获取充电插头各使用阶段的图像；并将所有使用阶段的图像形成的向量构成向量集合；将所述向量集合通过k-svd算法进行字典训练获取字典矩阵和各图像对应的稀疏向量；根据稀疏向量中任一描述值及字典矩阵获取字典矩阵中任一字典向量的高频段综合响应度；根据高频段综合响应度与预设第一阈值对比获取大于第一阈值的高频段综合响应度对应的字典向量集合ⅰ；根据字典向量集合ⅰ中任一字典向量对应的各稀疏向量中一描述值获取任一字典向量的单调递增符合率；根据任一字典向量的单调递增符合率和高频段综合响应度值获取任一字典向量中包含磨损特征的概率；利用各字典向量中包含磨损特征的概率获取字典矩阵中多个表示磨损特征的描述值；获取各阶段图像的表示磨损特征的描述值对应于稀疏向量中的描述值ⅰ，依次获取多个描述值ⅰ；并获取未使用插头图像的表示磨损特征的描述值对应于稀疏向量中的描述值ⅱ；根据多个描述值ⅰ和描述值ⅱ依次计算各阶段的磨损程度；根据各阶段的磨损程度判断充电插头的老化合格率。2.根据权利要求1所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述字典矩阵中任一字典向量的高频段综合响应度值获取步骤如下：根据稀疏向量中任一描述值及字典矩阵获取该稀疏向量中任一值对应于字典矩阵中的一字典向量的高频段响应度；类比该方式获取各稀疏向量中各描述值分别对应于字典矩阵中的一字典向量的高频段响应度；根据各稀疏向量中各描述值分别对应于字典矩阵中的一字典向量的高频段响应度获取字典矩阵中任一字典向量的高频段综合响应度值。3.根据权利要求2所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述高频段响应度获取步骤如下：根据一稀疏向量与字典矩阵获取第一恢复图像；将第一恢复图像进行傅里叶变换得到频谱图，对该频谱图进行统计得到第一频率直方图；再根据对该稀疏向量中任一描述值进行腐蚀后与字典矩阵获取第二恢复图像；将第二恢复图像进行傅里叶变换得到频谱图，对该频谱图进行统计得到第二频率直方图；根据第一频率直方图和第二频率直方图对应的概率密度函数获取该稀疏向量中任一值对应于字典矩阵中的一字典向量的高频段响应度。4.根据权利要求2所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述根据各稀疏向量中各描述值分别对应于字典矩阵中的一字典向量的高频段响应度按照以下步骤获取字典矩阵中任一字典向量的高频段综合响应度值：根据各图像对应的稀疏向量中第j个描述值对应于字典矩阵中所对应的字典向量的高频段响应度计算出各图像对应的稀疏向量中第j个描述值的高频段响应度值均值和方差；再根据均值和方差获取字典矩阵中对应的字典向量的高频段综合响应度值。
5.根据权利要求1所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述单调递增符合率的获取步骤如下：根据字典向量集合ⅰ中任一字典向量获取对应的各稀疏向量中的描述值；将各稀疏向量中的描述值按充电插头使用阶段数递增趋势依次排列，构成任一字典向量对应的描述值序列；再根据任一字典向量对应的描述值序列获取任一字典向量的单调递增符合率。6.根据权利要求1所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述多个表示磨损特征的描述值获取步骤如下：通过各字典向量中包含磨损特征的概率筛选出包含磨损特征的字典向量集合ⅱ；将字典向量集合ⅱ中的一字典描述值未进行腐蚀获得第三恢复图像，并将该字典描述值进行腐蚀后获得第四恢复图像；再根据第三恢复图像和第四恢复图像的像素值相减得到差值图像；依次获得该字典描述值对应的多个差值图像；对该字典描述值对应的多个差值图像进行统计获取该字典描述值对应的差值图像的分布向量；依次类比获得各字典描述值对应的差值图像的分布向量；将所有字典描述值对应的差值图像的分布向量进行密度聚类获取若干个类别；通过每个类别中各分布向量所对应的字典描述值获取各类别属于磨损特征类别的概率；将概率最大的类别内的各分布向量所对应的字典描述值为表示磨损特征的描述值。7.根据权利要求6所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述包含磨损特征的字典向量集合ⅱ筛选步骤如下：通过预设第二阈值筛选出包含磨损特征的概率大于第二阈值的字典向量，将包含磨损特征的概率大于第二阈值的字典向量组合在一起构成包含磨损特征的字典向量集合ⅱ。8.根据权利要求6所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述各类别属于磨损特征类别的概率获取步骤如下：根据任一类别中的所有分布向量对应的字典描述值一同进行腐蚀获取各图像对应的第一频谱图，并根据该类别中的所有分布向量对应的字典描述值未进行腐蚀获取各图像对应的第二频谱图；将第一频谱图的频率均值和第二频谱图的频率均值相减得到频率均值差值，再将所有图像对应均值差值计算均值，将该均值进行归一化处理获得各类别属于磨损特征类别的概率。9.根据权利要求1所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述判断充电插头的老化合格率的步骤如下：根据各阶段的磨损程度绘制出老化曲线；根据老化曲线与预设的标准老化曲线进行对比获取老化程度描述值；根据老化程度描述值大于预设第三阈值的充电插头记为老化程度不达标产品。10.根据权利要求1所述的充电机器人自动怼桩老化测试方法，其特征在于，所述充电插头各使用阶段的图像获取的过程中，将充电插头每次怼桩充电插接完成后停滞30s拔出插头，开始第二轮的怼桩充电测试，每轮怼桩充电测试后通过相机采集插头图像。
技术总结
本发明公开了一种充电机器人自动怼桩老化测试方法，属于老化检测技术领域；包括以下步骤：获取充电插头各使用阶段的图像；获取字典矩阵和各图像对应的稀疏向量；获取字典矩阵中任一字典向量的高频段综合响应度；获取任一字典向量的单调递增符合率；通过对各字典向量中包含磨损特征的概率的分析在字典矩阵中获取多个表示磨损特征的描述值；根据各阶段的磨损程度绘制出老化曲线；根据老化曲线判断充电插头的老化合格率。本发明通过对每次怼桩充电完成后采集怼充电插头图像，通过分析插头图像的磨损情况获取老化曲线；根据老化曲线来评估充电插头的老化合格评分。充电插头的老化合格评分。充电插头的老化合格评分。
技术研发人员：周广森 皮大雪 孙启朋
受保护的技术使用者：济宁市海豚科技有限公司
技术研发日：2022.07.11
技术公布日：2022/8/8