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机车车轮图像匹配关键技术研究和实现
| 论文题名： | 机车车轮图像匹配关键技术研究和实现 |
| 关键词： | 机车工程;车轮结构;图像匹配;查全率 |
| 摘要： | 走行部作为列车运行安全的重要保障，受到了国内外学者的广泛关注，并研发出搭载于列车车厢的运行监控系统。由于列车走行部零件过多，车轮表面等部件仍需要人工敲击来检测。针对以上方法存在的效率低和事后性问题，本文使用图像匹配算法，对车轮图像进行匹配，提高列车安全维护效率，对保障行车安全具有重要参考价值。 本文以图像匹配原理为基础，研究了车轮图像匹配的关键技术，搭建了位于轨道两侧的图像采集系统。使用了恒定的补光光源和固定的摄像头位置，使图像采集系统具有了光照不变性、尺度不变性以及旋转不变性。以标准车轮图像为模板，采用模板匹配方法，对拍摄到的图像进行匹配，实验结果表明匹配图像相关度达到0.9以上，匹配精度达到像素级。 同时，本文研究了SIFT算法的步骤和详细过程，建立了基于SIFT算法的车轮图像匹配模型。通过分析车轮图像特点，弱化边缘点的限制参数，获取更多的车轮图像特征点信息，通过实验分析比较将边缘限制参数定为10;针对SIFT算法匹配出现的误匹配，引入反向匹配算法改进原SIFT匹配算法，反向匹配算法的引入对原匹配算法起到了强限制作用，从而去除了大量的误匹配，提高了特征点匹配的查全率，改进后最高查全率可达100％;分析了相似度评估方法，使用棋盘距离与街区距离的线性组合替代原算法中的欧氏距离，降低了计算复杂度，将原SIFT算法的运行效率提高了40％。最终，将本文SIFT算法用于车轮图像的匹配与定位。 仿真和实验结果表明，在保持SIFT原有算法的不变性的基础上，改进SIFT算法提高了查全率和效率，并使定位精度达到了亚像素级别，对列车车轮的识别定位具有一定的参考价值和重要意义。 |
| 作者： | 张楠 |
| 专业： | 光学工程 |
| 导师： | 罗林 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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