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基于机器视觉的铁路货车闸瓦检测技术研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的铁路货车闸瓦检测技术研究 |
| 关键词： | 铁路货车;闸瓦;机器视觉;厚度测量;最小厚度 |
| 摘要： | 闸瓦制动是国内铁路货车普遍使用的踏面制动方式，其运用规模庞大，而且仍将是今后一段时期内主要的制动方式。目前，闸瓦磨损状况的检测和更换主要靠技术人员的目测完成。人工检测劳动强度大，容易疲劳，直接影响效率，而且精度较低。因此，应用成熟的计算机、信息和通信等技术，基于机器视觉原理构建闸瓦在线自动检测设备，有显著的现实意义和广阔的应用前景。 机器视觉是一种非接触式的检测技术，它利用各种先进的器械构建平台实现甚至代替人类的视觉功能。随着集成芯片设计、制造工艺水平的不断提高和图像处理技术的不断发展，机器视觉检测技术得到更为广泛的应用和发展。 本文基于机器视觉原理，研究铁路货车闸瓦的在线自动测量技术。试验表明：图像采集单元能根据前端触发信号实时拍摄所有闸瓦图像，而且图像清晰、完整；图像处理算法能准确、高效地提取闸瓦边缘曲线，准确地计算各个剖面的厚度并判断最小厚度的位置。 根据铁路现场和闸瓦的安装情况，设计了磁钢传感器组成的前端触发信号单元，根据闸瓦的到位信号触发摄像机实时拍摄闸瓦图像；图像采集单元由光源、镜头、CCD摄像机、图像采集卡和工业控制机等器件组成，用于完成闸瓦图像的拍摄；对检测系统进行了标定，根据标定值计算闸瓦实际厚度值。 根据图像的特点，采用了如下的图像处理顺序：首先对图像进行维纳滤波复原，以减少运动引起的模糊；然后对图像进行边缘检测，提取有用的物体边缘信息；根据闸瓦边缘的先验特性，如边缘长度、边缘倾斜度、闸瓦与轮对的相对位置和两条边缘之间的距离等，依据聚类分析原理提取闸瓦两条边缘曲线。 在完成厚度测量之前，首先对图像进行场模式向帧模式的转换；然后再对图像进行平滑、扩展；最后按照一定的扫描间隔，以闸瓦背面边缘曲线为基准，计算扫描点的法线方向的距离作为该剖面的闸瓦厚度；最终比较判断最小厚度值。试验表明所构建的图像采集单元效果明显，图像处理算法能准确地提取闸瓦和计算闸瓦厚度，准确定位闸瓦的最小厚度值的位置，而且算法重复性和稳定性满足要求。 |
| 作者： | 严向文 |
| 专业： | 机械电子工程 |
| 导师： | 高向东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广东工业大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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