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高铁列车轮对零部件曲面二维码检测技术研究
| 论文题名： | 高铁列车轮对零部件曲面二维码检测技术研究 |
| 关键词： | 高铁列车;轮对零部件;曲面二维码校正;图像预处理 |
| 摘要： | 本文来源于“高铁列车轮对智能选配系统关键技术研究”，每种轮对零部件在进入选配系统时都要将信息上传至系统中。将零部件的唯一标识信息生成一张二维码，依据此二维码的内容可以查询到该零部件的所有信息，例如车轮零部件的型号、孔直径、滚动圆直径等信息。刹车盘零部件的型号、孔直径，盘直径等信息。车轴零部件的各个装配截面的直径等信息。在后续的轮对压装环节，依据装配公差标准将最合适的零部件装配成轮对。但是在识别过程中存在着光照不均，噪声污染，局部曝光过强等问题，而且车轮、刹车盘表面是类圆柱面，车轴轴颈的表面是圆柱面，粘贴在其表面的二维码发生了扭曲现象。粘贴在车轴轴端的二维码，与摄像机镜头平面不平行，发生了斜视畸变的现象。 在图像预处理阶段，考虑到使用的二维码像素尺寸在图像中所占的面积过小，本文提出了邻点融合算法，将所有角点收缩成特征点。依据此点分割出的图像作为后续的算法处理图像，能够有效减少背景的干扰。 在二维码特征定位阶段，对轴端的QR码提出了基于面积比的伪位置探测图案去除算法，对DM码提出了长度约束的HOUGH检测算法提取出实线边缘。对曲面轮对零部件上二维码采用了最小外接矩形对角线逼近算法，求出了二维码定位图像的角点。 依据车轴轴端畸变二维码定位图形的角点，拟合出了边界直线方程。为了进一步搜寻同一直线的角点，减少对角点搜寻的计算量，提出了基于BP神经网络角点分类算法，滤除一些只存在于二维码内部的角点。实验表明，BP神经网络的的预测模型对二维码的角点分类的准确率达91%以上。最后采用加权最小二乘法进一步拟合出精准直线。四个畸变二维码交点与对应的模板中的关键点计算出透视变换矩阵，经双线性插值对非整数坐标的灰度值求解。 粘贴在车轮、刹车盘、车轴轴颈的二维码属于曲面畸变。对QR码来说，以位置探测图案的角点为种子点，区域增长算法提取到图案外轮廓，最后采用包络矩形对角线逼近算法求出外轮廓的角点。对DM码来说，通过桥梁搭桥法求出虚线边缘上的关键点。通过模板的对应点建立畸变方程组，提出了改进的布谷鸟算法求出方程组的L2向量范数的的最优解，代入校正关系式，对曲面轮对零部件二维码校正。本文改进的布谷鸟算法具有更高的收敛速度和精度，效果优于粒子群算法和布谷鸟算法。 为了验证本文的算法识别流程可行性，测试了两种环境下各100张二维码图像，其中车轴轴端二维码识别到97张，在一定程度上降低了斜视环境的影响。曲面轮对零部件二维码识别到92张，特别畸变程度严重时，只有经过校正的二维码才能识别。 |
| 作者： | 赵伟甫 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 王华;刘孝峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长春工业大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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