基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术研究

论文摘要

轮对是铁路车辆重要的走行部件,轮对踏面的损伤会对列车运行产生许多不良影响。因此,迅速准确地检测轮对踏面的损伤,确保磨耗量不超过规定的限度,对于保障列车运行的平稳性和安全性具有重要的现实意义。目前国内车辆轮对踏面检测还是以人工检测为主,大量的测量数据需要人工记录,劳动效率差、可靠性低且不便于信息化管理。论文主要研究基于图像处理与机器视觉的轮对踏面磨耗和相关参数的自动检测技术。检测系统通过步进电机控制轮对旋转,并以激光作为光源扫描轮对踏面,形成踏面光带轮廓,同时用面阵CCD(Charge Coupled Device)采集踏面光带轮廓图像。计算机对采集的图像进行图像处理和图像分析,运用的主要算法有图像类型的转化、图像反色、中值滤波、LOG(Laplacian of Gaussian)锐化算子、基于迭代法的阈值分割、细线化等,使得提取的轮对图像信息达到了较高的精度。系统标定采用两步法,通过畸变校正提高了标定精度。采用模式识别中的差影法对轮对踏面的磨耗进行了快速准确的检测,并根据图像的相加运算来测量轮对的相关参数。分析了实验测量结果的误差来源,并提出了具体的测量装置的改进方案。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出与研究的意义
• 1.2 轮对踏面参数检测技术的发展现状
• 1.2.1 车辆轮对的静态检测技术
• 1.2.2 车辆轮对的动态检测技术
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 本章小结
• 第二章 轮对踏面检测系统的基本原理
• 2.1 数字图像处理基础
• 2.1.1 图像处理的发展和特点
• 2.1.2 数字图像处理的结构和数字化
• 2.1.3 数字图像处理的方法
• 2.2 机器视觉基础
• 2.2.1 机器视觉的基本原理
• 2.2.2 机器视觉的发展和应用
• 2.3 模式识别的理论基础
• 2.4 本章小结
• 第三章 系统测量装置的总体设计
• 3.1 轮对的基础知识
• 3.1.1 轮对的形状及参数含义
• 3.1.2 轮对的损伤
• 3.2 检测系统工作原理
• 3.3 系统测量装置的总体结构
• 3.4 硬件的组成
• 3.4.1 运动控制模块
• 3.4.2 图像采集模块
• 3.4.3 微机系统
• 3.5 本章小结
• 第四章 轮对踏面检测系统的标定
• 4.1 摄像机标定方法概述
• 4.1.1 传统的摄像机标定方法
• 4.1.2 摄像机自标定方法
• 4.1.3 本系统标定方法的选用
• 4.2 标定模型
• 4.3 CCD摄像机引起的畸变及其校正
• 4.4 摄像机的标定
• 4.5 本章小结
• 第五章 轮对踏面检测系统的图像处理
• 5.1 图像类型的转化与反色
• 5.1.1 图像类型的转化
• 5.1.2 图像的反色
• 5.2 图像的平滑
• 5.3 图像的锐化
• 5.4 图像的分割
• 5.4.1 图像分割方法概述
• 5.4.2 系统采用的图像分割方法
• 5.5 图像的细线化
• 5.6 图像的分析
• 5.6.1 采用差影法计算轮对的磨耗
• 5.6.2 轮缘高度和轮缘厚度的参数测量
• 5.6.3 其他轮对参数的测量
• 5.7 本章小结
• 第六章 轮对踏面检测系统的软件设计
• 6.1 系统软件编程语言的选择和设计方案
• 6.1.1 编程语言的选择
• 6.1.2 设计方案
• 6.2 图像采集与处理模块的程序设计
• 6.2.1 图像采集的程序设计
• 6.2.2 图像处理的程序设计
• 6.3 数据管理模块的程序设计
• 6.4 本章小结
• 第七章 轮对踏面检测系统的实验研究
• 7.1 轮对踏面检测实例
• 7.1.1 轮对踏面图像采集和处理的实验
• 7.1.2 轮对踏面检测的数据管理模块
• 7.2 影响系统检测精度的因素分析
• 7.3 本章小结
• 第八章 结论与后续工作
• 8.1 结论
• 8.2 后续工作
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的主要研究成果