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基于机器视觉的钢轨轨头轮廓非接触测量技术的研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的钢轨轨头轮廓非接触测量技术的研究 |
| 关键词： | 钢轨;轨头轮廓;非接触测量;机器视觉;图像处理;条纹提取 |
| 摘要： | 钢轨轨头轮廓测量对于指导钢轨打磨进而保证列车安全运行具有重要的作用。目前国内轮廓测量主要使用接触式测量工具，测量效率低，频繁使用还会导致测量工具磨损，并且无法实现全自动测量。基于机器视觉的非接触测量方法虽然可以提高测量效率，但因测量基准的自动确定较为困难，故无法直接获取钢轨磨耗尺寸。另外，测量时采集的图像受光照影响较大，增加了激光条纹的提取难度。本文针对以上问题展开研究，主要工作和创新点如下: 首先，本文基于机器视觉原理制定了双相机测量方案，设计了钢轨轨头轮廓非接触测量系统。根据激光测距原理，完成了类极坐标系下的轨头轮廓还原，实现了测量基准的自动确定。通过测量基准与标准轮廓的自动匹配，实现了钢轨轨头轮廓的全自动测量。 其次，针对测量系统中图像处理这一关键环节，制定了相应的处理流程。重点研究了其中光照影响的问题，通过综合运用Gamma校正法与Michelson对比度法，并结合激光光源的发光特性，有效排除光照因素的干扰，实现了激光条纹的精确提取。 为进一步提高测量精度，本文对条纹细化算法进行研究，提出了一种适用于本系统的法线均值简化算法。通过实验证明了该方法的可行性，实现了单像素条纹的提取。 最后，编写了基于MFC控件的钢轨轨头轮廓非接触测量软件，并在实验室条件下实现了轨头轮廓的自动测量。通过对实验结果的分析，验证了算法的鲁棒性和测量系统的可行性。 |
| 作者： | 李耀东 |
| 专业： | 机械制造及其自动化 |
| 导师： | 王纪武 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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