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机器视觉技术在铁路货车闸瓦检测中的应用研究
作 者: 王亮亮
导 师: 王黎
学 校: 西南交通大学
专 业: 物理电子学
关键词: 闸瓦 机器视觉 图像处理 特征提取 厚度测量
分类号: TP274
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 16次
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内容摘要
闸瓦制动是国内铁路货车普遍使用的制动方式,其运用规模庞大,且在今后一段时期内仍将是主要的制动方式,因此对闸瓦状况进行及时有效的检测非常重要。目前铁道部门对闸瓦磨耗检测还是以人工为主,劳动效率差、可靠性低且不便于信息化管理。随着计算机图像处理、光电技术相关学科的发展,机器视觉技术已广泛的应用于工业、医学等领域,其优点是自动化、非接触和在线性。将其应用于闸瓦磨耗的自动检测,有显著的现实意义和广阔的应用前景。本文主要研究了机器视觉技术在铁路货车闸瓦检测中的应用。根据铁路现场环境和闸瓦的安装情况,设计并搭建了闸瓦图像采集系统:包括选用光源、镜头、CCD摄像机、图像采集卡等器件组成图像采集单元;现场搭建采集系统,完成对闸瓦图像的摄取。对检测系统进行标定,设计标定参数模型,采集标定棋盘格图像,提取关键点的图像坐标及物方尺寸坐标,最后求出标定参数。根据所采集的闸瓦图像,设计处理分析算法:首先定位闸瓦区域,进行图像剪切,降低后续处理量及复杂度;然后对剪切后图像进行维纳滤波及形态学处理;接着对比分析各边缘检测算子特性,选择Canny算子对图像进行边缘检测,提取出有用的边缘信息;根据闸瓦内外边缘的先验特性,设计出特征向量,由连续性长度,横变化率,轮对与闸瓦间关系,内外边缘间距离组成,根据模式识别原理提取出闸瓦内外边缘曲线。对闸瓦边缘进行曲线拟合,比较判断出最小厚度值,对产生的误差进行分析。采集大量图像,进行重复性试验,试验表明:图像采集系统能拍摄到效果较好的闸瓦图像,图像处理算法能准确提取出闸瓦边缘、定位出最小厚度位置和计算闸瓦厚度,且算法稳定性、重复性满足要求。
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全文目录
摘要 6-7 Abstract 7-11 第一章 绪论 11-17 1.1 机器视觉的原理、应用和前景 11-13 1.1.1 机器视觉的原理 11-12 1.1.2 机器视觉技术的应用及前景 12-13 1.2 本文研究的背景和主要内容 13-16 1.2.1 研究背景 13-15 1.2.2 本文研究主要内容 15-16 1.3 小结 16-17 第二章 闸瓦检测系统 17-30 2.1 图像采集单元 18-22 2.1.1 照明系统 19-20 2.1.2 镜头 20-21 2.1.3 CCD 21 2.1.4 图像采集卡 21-22 2.2 图像处理单元 22-23 2.3 系统标定 23-30 2.3.1 摄像机成像模型 23-26 2.3.2 系统采用的标定方法 26-30 第三章 闸瓦图像预处理 30-47 3.1 图像剪切 30-35 3.1.1 图像阈值分割 30-33 3.1.2 定位闸瓦区域 33-35 3.2 图像滤波增强 35-39 3.2.3 维纳滤波复原 36-38 3.2.4 形态学处理 38-39 3.3 边缘提取 39-47 3.3.1 常用边缘检测算子 40-42 3.3.2 Canny算子边缘检测 42-45 3.3.3 边缘检测结果与分析 45-47 第四章 闸瓦识别 47-60 4.1 模式识别概述 47-52 4.1.1 几种典型的形状特征 47-51 4.1.2 特征选取 51-52 4.2 闸瓦图像对比分析 52-55 4.2.1 对比采集到的闸瓦图像 52-53 4.2.2 提取客车闸瓦边缘 53-55 4.3 铁路货车闸瓦图像识别 55-60 4.3.1 截枝算法 55-56 4.3.2 闸瓦识别 56-60 第五章 闸瓦测量和分析 60-65 5.1 闸瓦厚度测量 60-63 5.1.1 曲线拟合 60-61 5.1.2 厚度测量 61-62 5.1.3 重复性检测 62-63 5.2 测量误差分析 63-65 5.2.1 硬件平台方面 63-64 5.2.2 软件处理方面 64-65 总结与展望 65-67 工作总结 65-66 未来研究工作展望 66-67 致谢 67-68 参考文献 68-72 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 72
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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