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高铁刹车盘裂纹检测系统的设计与实现
| 论文题名： | 高铁刹车盘裂纹检测系统的设计与实现 |
| 关键词： | 列车制动;刹车盘构建;裂纹检测;计算机技术 |
| 摘要： | 刹车盘是列车制动系统的核心，高铁的制动性优劣的评定标准之一是刹车盘性能和状态的好坏，故保证高铁运行安全，对其刹车盘进行行之有效的检测具有重要意义，而衡量列车刹车盘安全性的一项重要指标是刹车盘裂纹数目和长度。我国对刹车盘裂纹检测技术发展较为滞后，传统人工巡检和利用小型仪器测量的方法效率低、劳动强度大、错误率高，已不再适应大规模检测的需求，因此研究一套快速准确的刹车盘裂纹检测系统是十分有必要的，随着数字图像处理技术的不断发展，为刹车盘的裂纹检测提供了新的思路，在此背景下本课题应运而生。 本文在对数字图像处理相关技术做了深入研究后，根据高铁刹车盘裂纹检测的软硬件需求，设计开发了一套完整的刹车盘裂纹检测系统。本系统主要分为硬件系统和软件系统，对系统的硬件只做了简要介绍，重点对软件系统的实现进行了论述。软件系统主要有两部分，一部分为处理检测，另一部分为系统管理。系统管理主要实现了工人的登录注册，刹车盘型号的录入与对应历史检测记录的查询，系统管理员对工人和刹车盘信息的管理。文中重点论述了处理检测的部分，主要分为四大模块:标定模块、图像预处理模块、裂纹检测模块、裂纹统计模块。本文针对高铁刹车盘利用了数字图像处理的检测方式。对于检测过程中的标定部分，利用图像的边缘检测技术，结合硬件设计，提出了一种无参照物的标定方法，简化了实际检测流程，并利用机器视觉中经典的相机标定技术对初步得到的结果进行了校正，保证了标定精度;通过分析裂纹图片噪声，选择合适方法对图像进行一系列预处理，并利用人工合成图像进行分割算法的定量评价，选出最优方法对采集的裂纹图像进行分割;在裂纹检测部分，通过Forward-Backward模型评估了不同图像特征算子的效果，选择了Haar特征作为检测识别的特征依据，并基于提取的Haar特征构建了Adaboost分类器的训练，有效提高了检测精度。同时提出了针对裂纹可能的场景进行模型单独的训练并根据得到的特征打分来检测的思想。 |
| 作者： | 贺晨 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 阮秋琦 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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