非接触式钢轨测量系统升级与优化

作     者：张致远 

作者单位：冶金自动化研究设计院 

学位级别：硕士

导师姓名：郝晓东

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：钢轨轮廓 非接触式测量 机器视觉 数据处理 

摘      要：铁路的发展需要更多高质量的钢轨,钢轨轮廓尺寸是钢轨质量的重要参数,钢轨轮廓尺寸参数是否合格将直接影响钢轨质量。我国已经从接触式的人工测量钢轨轮廓尺寸开始向非接触式三维测量方向发展,许多科研机构设计并研制了基于机器视觉的钢轨轮廓测量系统。尽管这些钢轨测量系统能够实现替代手工测量,但也依然存在提升空间。在国家公布的制造业行动计划中,明确提出:建设轨道交通智能平台,构建钢轨全生命周期管理等发展方向。因此本研究课题在原有钢轨轮廓检测系统上进行优化和升级,分别从图像处理算法上进行改进优化,以及通过设计钢轨云数据平台对钢轨测量系统进行升级。经过静态测量与动态测量两组实验,重复绝对误差低于0.02mm,测量绝对误差低于0.09mm,动态测量重复精度从原来0.06mm提高到0.02mm。钢轨云数据平台的开发及部署,简化钢轨生产数据管理工作,提高钢轨检测效率。本文研究内容如下:1.根据非接触式三维测量的原理对升级优化前的钢轨轮廓测量系统进行全面分析与介绍,结合实际部署应用中的问题给出升级与优化方案。2.设计一种采用矩形标定块对多台激光轮廓传感器相机标定的方式,并根据钢轨轮廓图像灰度快速去除轮廓拼接冗余。2.对钢轨轮廓图像进行预处理,设计实验分析不同的处理方法,并将实验结果进行对比,确定中值滤波结合灰色关联度的图像预处理方法。4.对钢轨直线部分和圆弧部分拟合所采用的最小二乘法进行优化,并采用高斯牛顿法对圆弧部分最小二乘法进行迭代,对不同的算法进行实验,根据结果选择最佳算法。5.设计并开发了钢轨测量云数据平台,包括现场端、服务端、客户端,云服务器与云数据库,网页与手机应用APP,实现对钢轨数据的日常管理与维护,并可以通过手机APP及时查看钢轨数据。