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城轨列车受电弓滑板裂纹与磨耗检测研究
| 论文题名： | 城轨列车受电弓滑板裂纹与磨耗检测研究 |
| 关键词： | 受电弓;裂纹检测;磨耗检测;图像处理;MaskR-CNN;城轨列车 |
| 摘要： | 伴随着我国科技的进步，交通也得到了迅速发展，城轨交通更是围绕着人们的生活，这使得列车的安全问题得到重视。城轨列车运行过程中所需的能量，可以通过列车顶部受电弓与接触网接触获取，受电弓在列车的长期运行下，它的碳滑板容易发生磨耗，产生裂纹，甚至出现断裂，造成严重的安全后果，危及人们的生命安全。因此受电弓的裂纹以及磨耗检测十分重要。 本文的主要研究工作如下： （1）对受电弓滑板的裂纹检测进行了研究，包括图像预处理以及裂纹检测。图像预处理包括灰度图，图像平滑，去除光照影响，二值化以及图像取反，裂纹检测包括边缘检测，膨胀和腐蚀，连通域筛选裂纹并对其进行标注。后续对算法进行了优化。 （2）对受电弓滑板的磨耗检测进行了研究，包括滑板定位以及磨耗计算，在滑板定位中采用MaskR-CNN网络，对图像进行数据标注、训练以及测试，最终实现定位。又根据定位结果以及初始滑板厚度对滑板进行一次、二次截取，计算磨耗。 （3）对受电弓滑板裂纹以及磨耗检测进行了试验，并展示了结果。在裂纹检测中，展示了优化前后的裂纹结果，并分析优化前后裂纹数目变化，还对试验结果进行分析。在磨耗检测中，展示定位结果与磨耗计算结果，并将该算法与传统磨耗检测算法作对比，对两种算法得到的磨耗值进行精度验证。 本文的创新点如下： （1）在受电弓滑板裂纹检测中，对算法进行了局部直方图均衡化优化，获得光照分量，根据每行或每列的上下或左右的差距进行图片划分，分别均衡化后再拼接回原图。 （2）在受电弓滑板磨耗检测中，摒弃了传统的图像检测算法，将MaskR-CNN的目标识别功能应用到滑板定位中，根据定位结果在原图中进行后续计算，提高了磨耗检测的精度。 |
| 作者： | 孙悦 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 向峥嵘 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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