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基于机器视觉的轨道缺陷图像检测系统设计
| 论文题名： | 基于机器视觉的轨道缺陷图像检测系统设计 |
| 关键词： | 铁路钢轨;轨道检测;机器视觉;图像处理 |
| 摘要： | 随着国民经济的快速发展，铁路运输扮演着越来越重要的角色，至2007年4月18日第六次全国大面积提速以来，中国铁路开启了“追风时代”。轨道缺陷检测有效时间因列车提速而变得越来越短，同时对轨道缺陷检测设备要求也变得更高。 本文针对轨道缺陷检测小车性能要求，研究其里程装置，使其合理安装光电编码器，实现里程轮与光电编码器同轴转动，进而获得里程脉冲信息;通过对脉冲信息的倍频、鉴向处理，实现对轨道缺陷检测小车里程计数和运行方向的判别;通过对线阵相机、镜头等元件的选型搭建图像采集系统，同时为了达到检测系统精度要求，并且图像采集不受小车运行速度的影响，通过单片机控制输出脉冲实现对CCD线阵相机等间隔脉冲触发，采集轨道图像信息。研究轨道缺陷图像处理相关算法，对于钢轨表面缺陷，首先采用加权中值滤波，去除图像噪声信息，然后采用轨道图像垂直投影法分割出钢轨平面，最后运用改进区域连通算法提取钢轨缺陷信息，并运用LVQ神经网络实现对缺陷的分类。对于扣件缺陷检测，首先改进“十字定位”法定位扣件目标区域，解决先验知识定位不准确的缺点。然后对于提取的扣件区域，提出扣件轮廓方向场扣件识别算法，根据扣件轮廓梯度方向匹配、识别扣件缺陷。运用Prote199se完成单片机硬件控制电路设计，采用Matlab实现对轨道缺陷相关算法研究，并验证其算法可行性。对实地拍摄的轨道缺陷图像进行处理，不断优化算法，完成对缺陷信息的正确识别与匹配。对于光电编码器脉冲计数、鉴向程序采用VisualC++6.0编写，然后烧入单片机中实现功能要求。最后，完成系统平台组建，融合各系统软件，实现缺陷信息的准确检测。 |
| 作者： | 方玉红 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 吴禄慎 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南昌大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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