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基于计算机视觉的铁路扣件缺失快速探测方法研究
| 论文题名： | 基于计算机视觉的铁路扣件缺失快速探测方法研究 |
| 关键词： | 铁路扣件;计算机视觉;图像处理;缺失探测 |
| 摘要： | 铁路扣件是维系铁路运输安全的重要部件，扣件缺失很有可能酿成列车脱轨等重大事故，扣件的自动化探测是发展铁路事业必须要面对的问题。当前我国铁路尤其是高速铁路的快速发展，使得这一问题日益突出。如何利用现代科学技术实现快速而准确的扣件探测成为一项重要课题。用计算机视觉技术实现扣件自动探测是当前国际上普遍采用的方案。计算机视觉检测使用图像传感器获取被测对象的图像信息，由计算机对图像进行处理，完成测量功能，具有非接触、速度快、精度高、信息量大、智能化程度高、适应能力强等优点。 本课题根据国内外扣件探测方法的研究现状，以铁道部“高速铁路轨道扣件缺失探测”为项目背景，研究基于计算机视觉的铁路扣件缺失快速探测方法。主要研究内容是探讨探测系统的整体设计方案，分析并设计探测系统的各部分组成，同时研究扣件识别的快速算法，实现铁路扣件的自动化在线同步检测。 基于计算机视觉检测方法的基础，本论文提出了探测系统的硬件设计方案。以工控机为中央控制核心，控制高速相机采集图像，辅以扣件定位系统和照明系统，搭建了完整的扣件探测硬件系统。在正常运行时，定位系统在扣件处于视场中央时给高速相机发送外触发信号，相机采集图像，并将图像发送到工控机。工控机分析图像，判断图像中是否缺失扣件，如果缺失则保存图像和地点信息，待后续人工确认。 本论文还根据探测系统的需求设计了软件，以便用户操作和系统调试。将软件分成相互独立的三层结构，界面层、控制层、模块层，其中模块层包含若干独立的功能模块。对每一层需要实现的功能以及实现方法进行分析，实现软件系统的模块化设计。 论文还重点讨论了扣件识别的图像处理算法。以现有的算法为基础，提出了用于检测平行直线的相关直线法，并将此方法用于扣件检测，在扣件边缘较明显的情况下实现了快速有效检测。同时研究了基于统计信息的方向场算法，并达到了在图像质量一般的情况下也能快速有效地识别扣件的目标。 论文还研究了将图像算法用GPU实现，包括GPU存储器的选择以及GPU内核函数的块和线程的划分，将图像处理的速度提高了数倍。 最后，在上述软硬件设计及算法研究的基础上，测试了系统的多项速度和算法的正确性，验证了整个探测系统能够有效工作。 |
| 作者： | 钱广春 |
| 专业： | 测试计量技术及仪器 |
| 导师： | 赵辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海交通大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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