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基于机器视觉的货车转向架典型故障检测方法研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的货车转向架典型故障检测方法研究 |
| 关键词： | 铁路货车;转向架故障;车辆检修;机器视觉 |
| 摘要： | 近年来，随着我国铁路货车运输事业的快速发展，货车运行已呈现出高速、重载、大密度开行的发展趋势。传统的人工检测由于受到列检人员等因素的影响使得工作效率低，显然这样的检测方式已经不能满足当下货车的发展要求。对此，铁路总公司针对铁路货车运行故障检测，推出了一套利用机器代替人眼的安全检测系统，即TFDS(Trouble of moving freight car detection system,货车运行故障动态检测系统)，该系统能大大的降低人为因素的干扰，提高了检测效率和准确率。然而，现阶段该系统还处于人机结合的列检方式，为进一步提高检测效率，推动TFDS向“机控”模式的转变。 本文结合计算机视觉理论，针对货车转向架的三个典型故障：滚动轴承轴端螺栓丢失故障、滚动轴承前盖丢失故障和枕簧丢失故障，设计相应的算法实现故障检测。通过研究图像预处理相关技术。首先，详细介绍了图像去噪、图像增强、图像分割的相关理论，并结合实际故障图片研究各自算法原理，分析其各自适用范围和优缺点。其次，介绍了边缘检测算子，包括 Roberts、Sobel、Prewitt、Log、Laplace和Canny算子，这些边缘检测算子将用于滚动轴承轴端的螺栓丢失故障中。最后介绍了故障判读方法，包括Hough变换和模板匹配，这些方法将灵活的运用于本文货车转向架的三个典型故障检测当中。针对滚动轴承轴端的螺栓丢失故障，采用的是辅助定位的思想，依据车轮轴与轴承之间的关系来间接定位轴端螺栓所在区域，然后通过 Hough变换圆检测来进行故障判读。针对滚动轴承前盖丢失故障我们所采用的仍旧是辅助定位的思想，但在故障判读阶段所用的却是归一化相关系数匹配方法。针对枕簧丢失的故障，采用的是基于尺度空间理论的模板匹配方法来进行枕簧定位，然后通过模板匹配求归一化相关系数进行故障判读。通过对TFDS的理解与分析，本文设计并编写了相关的系统界面，为故障检测提供一个更好的故障判读界面。论文最后对三套算法进行测试，通过测试结果可以看出本文设计的算法适用性较好，能正确的进行故障识别，最后，通过实际应用证明，三种故障所对应的算法运行稳定，能够满足实际要求。 |
| 作者： | 王斌 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 张金敏;杨平刚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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