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基于机器视觉的机车车轮状态在线检测系统研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的机车车轮状态在线检测系统研究 |
| 关键词： | 铁路机车;车轮检测;踏面损伤;外径参数;图像处理;光电测量 |
| 摘要： | 机车的轮对工作状态对机车安全行驶异常重要，但目前检测方法主要是人工检测，效率低、劳动强度高，因此，机车轮对工作状态检测的自动化与智能化处理显得尤其关键。本文主要针对机车的车轮踏面损伤和外径测量技术进行深入研究，采用图像处理和光电测量技术，研发基于机器视觉的机车车轮踏面损伤检测及其外径测量系统，用于实现车轮踏面损伤自动检测及外径动态测量。 论文主要工作包括以下几个方面： 1）针对车轮踏面损伤区域检测，首先，利用自适应阈值分割技术和边缘检测，初步确定损伤的大致区域；然后，利用踏面图像的损伤纹理特征，基于灰度共生矩阵计算，选取方差、对比度、逆差矩、相关性4个纹理特征量，采用K-Means聚类算法，依据相似性度量准则，结合聚类区域的轮廓信息，确定损伤区域，计算出损伤面积；根据系统研发要求以及损伤面积为主要判断指标，最终做出损伤等级判定。 2）针对车轮外径测量，利用圆与弦之间的关系确定直径计算方法。首先，将2条平行的红外激光线打在车轮的外侧面，获取带有2条弦的车轮图像；然后，根据激光线端点区域灰度值的梯度变化，采用局部的自适应阈值，提取出车轮上的2条激光线。同时，根据激光线的连通性，检测出激光线的端点，即得到2条弦。最后，利用2条弦的4个端点，计算出车轮外径。 3）研发了基于机器视觉的机车车轮踏面损伤检测及其外径测量系统。根据系统技术性能，设计了系统的硬件和软件系统，实现了机车轮对动态采集、车轮踏面自动提取、踏面损伤在线检测、损伤级别智能判定、车轮踏面图像拼接、在线数据实时传输等功能。研发系统在北美TTCI的在轨检测试验现场进行了实验，试验结果表明，系统能够完成在线的车轮损伤检测及损伤等级认定，二级以上损伤的检测精度达到90％。 |
| 作者： | 庄明磊 |
| 专业： | 通信与信息系统 |
| 导师： | 黎宁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京航空航天大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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