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基于数字图像处理的列车关门车与交叉杆故障诊断
| 论文题名： | 基于数字图像处理的列车关门车与交叉杆故障诊断 |
| 关键词： | 数字图像处理;货车运行;故障诊断;动态检测系统 |
| 摘要： | 货车运行故障动态检测系统(Running Trouble of Freight Car Detection System，TFDS)是铁道部大力推广的一套自动安检系统，该系统包括了对关门车故障和交叉杆故障的自动检测。其中关门车故障指车厢底面中部的塞门把手处于关闭状态，交叉杆故障指车厢地面两侧的交叉杆处于弯曲状态，这两个故障一旦发生，都会对列车行车安全造成很大威胁。 本文以数字图像处理技术为基础，实现TFDS对关门车故障和交叉杆故障的自动检测功能，即设计两套高效率的故障自动识别算法，用计算机视觉代替肉眼来实现对故障的识别，提高行车安全。 在故障自动识别算法的设计及实现过程中，灵活运用数字图像处理中的灰度梯度映射、二值化、基于梯度信息的边缘检测、Hough变换等经典算法，成功实现了对待检测图片故障部位的精确定位和分割、故障类型的准确判断等过程，达到了算法识别90％以上的准确率。同时，在识别算法中，首次使用了窗口灰度映射算法，该算法在图像处理的经典灰度映射算法的基础上进行了改进，有着较高的特征定位准确率，在图像分割的一些领域中具有其存在的价值和意义。 论文最后对两套识别算法进行了测试，并对存在的不足分别进行了详细描述和分析。同时对算法的执行速度分三个方面进行了优化，使得算法更符合工程实际的要求。 |
| 作者： | 蒋春明 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 杨旭东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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