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货车底部手把和拉杆的故障识别算法研究
| 论文题名： | 货车底部手把和拉杆的故障识别算法研究 |
| 关键词： | 故障识别算法;图像检测;货车底部中间件;目标结构特征;边缘提取;灰度投影;区域分割 |
| 摘要： | 随着我国铁路货车运输事业的快速发展,传统的停车静态检测且人工现场检测的货车安全检测方式由于费时费力、工作效率低,已不能满足要求。为此,铁道部目前正大力推广一套铁路货车运行故障动态图像检测系统(RunningTroubleofFreightCarDetectionSystem,TFDS),通过运行动态检测且人机远距离检测来提高货车安全检测的效率和质量。 目前,TFDS还处于人机结合的工作模式,即将货车图像传送至浏览终端由人工来识别图像。为进一步提高检测效率、保障检测质量的稳定,推动TFDS向全机控制模式的转变,本文结合计算机视觉、模式识别理论,运用数字图像处理技术,针对货车底部中间件的两个典型故障,设计并实现了其图像的自动识别算法。 在本文的研究过程中,根据货车底部中间件图像获取方式的不同,先后用了两种方案进行潜在故障区域的定位:一是基于模板匹配的定位方法,其中包括基于灰度图的模板匹配定位、基于边缘图的模板匹配定位和基于离散点采样图的模板匹配定位。二是基于目标结构特征的定位方法,即充分利用人眼视觉所能观察到的图像特征,灵活运用灰度投影、边缘提取、区域分割等数字图像处理方法定位潜在故障区域。此外,本文还设计了故障判定的方法,即实现了两个故障的完整的自动识别流程。 本文的最后通过对大量图片的现场测试,证明了所设计的自动识别算法的有效性和时效性基本符合课题的预期目标。同时,根据论文研究工作的体会和经验,指出了目前算法的不足以及提升其性能的方向和思路。 |
| 作者： | 王敏 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 汪国有 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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