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基于机器视觉的钢轨磨耗测量研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的钢轨磨耗测量研究 |
| 关键词： | 钢轨磨耗测量;机器视觉;相机标定;图像处理;阈值分割 |
| 摘要： | 随着我国铁路运输的迅速发展和使用频率的增加，导致钢轨磨耗日益严重，过度磨损后的钢轨会对运行列车的安全构成威胁。如今，钢轨轮廓的检测方法有接触式和非接触式两种，国内的测量方法主要还是采用人工卡尺的方法进行检测，其效率低、劳动强度大，测量结果容易受到人为因素影响，已不能满足如今铁路高速发展的需要。所以，开发出一套高效、精确的、适用于小型打磨机械设备的钢轨磨耗测量系统就变得非常的重要。 本文首先介绍研究课题的来源和背景以及钢轨磨耗测量的国内外现状。根据机器视觉和图像处理的原理，进行了测量系统的总体方案设计。在分析了几种常用的相机标定方法之后，采用基于NI Vision中的畸变模式进行标定，来校准相机产生的透视误差与镜头畸变误差。设计了钢轨截面轮廓图像预处理算法流程，包括阈值分割、图像去噪、膨胀与腐蚀和图像细化。其次，调用已经标定好的数据将钢轨截面轮廓还原，然后基于SSDA算法进行图像匹配和磨耗计算，最后对测量结果数据储存和报表打印。本文基于LabVIEW软件平台，采用模块化编程的方式，完成了钢轨磨耗测量软件系统的设计与开发。 本文搭建了一个简单的钢轨磨耗测量系统的实验平台，对系统进行了静态和动态测量。实验测量的结果表明：误差基本上都在±0.5mm内，验证了系统的检测精度、稳定性及重复性，能够基本满足测量要求，具有一定的实际意义。最后分析了误差的来源，并对消除误差提出了进一步意见和建议。 |
| 作者： | 饶贝 |
| 专业： | 机械设计及理论 |
| 导师： | 张晋西 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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