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基于双目视觉的尖轨轮廓检测系统研究

基于双目视觉的尖轨轮廓检测系统研究

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作者：韩鸿烈兰州交通大学

学位级别：硕士

我国高铁经过近二三十年的飞速发展,在一系列关键核心技术方面取得了突飞猛进的发展,行车速度越来越高,相应的对行车稳定性和运行安全性要求也越高,但我国在道岔等铁路关键基础设施的自动化监测、检测方面以及检测数据的分析与伤损趋势... 详细信息

我国高铁经过近二三十年的飞速发展,在一系列关键核心技术方面取得了突飞猛进的发展,行车速度越来越高,相应的对行车稳定性和运行安全性要求也越高,但我国在道岔等铁路关键基础设施的自动化监测、检测方面以及检测数据的分析与伤损趋势预测方面相对落后。为适应行车速度和密度持续提升的铁路运行状况,道岔等铁路基础设施需要实现快速、高精度检测。尖轨是道岔系统的重要组成部分,其轮廓截面变化幅度大,结构支撑点少,强度及刚度均相对薄弱,反复承受着列车轮对的冲击力,与基本轨的密贴度、降低值等位置参数不仅造成列车在变轨时车身的剧烈抖动、降低旅客的乘坐舒适度与体验感,而且当参数值偏离标准值范围时甚至造成列车脱轨等重大事故。本文设计了基于双目视觉的尖轨轮廓检测系统,实现对道岔的降低值、密贴度和尖轨轨顶宽度的非接触式检测,主要工作如下:(1)设计了基于线结构光的尖轨轮廓视觉检测系统。对相机、激光器、镜头等系统硬件参数、功能实现进行了详细的计算分析,基于增量式编码器对里程测量和截面定位进行了设计。软件部分设计了一整套适用于线结构光钢轨轮廓的图像处理流程,对灰度化、滤波、阈值分割等预处理分别选择了加权法、十字形模板中值滤波、otsu算法。(2)Steger中心线提取算法优化。针对Steger算法在处理尖轨轮廓图片中存在的缺陷进行改进,设计了基于图像阈值分割图的行列灰度累加值分布的动态ROI定位方法,确定钢轨轮廓分布的最小矩形区域,解决了算法运算时间长的问题,并针对轮廓边缘存在的毛刺、空洞等,设计了联合双边滤波和Steger算法相组合的算法进行中心线提取。最后设计了四个十字形模板来对提取到的中心线圆弧部分的轮廓边缘的错误像素点进行了消除,解决了非单一像素宽的问题。(3)检测参数的测量精度建模。对当前国内针对尖轨形位参数的接触式测量原理分析的基础上,对降低值、密贴度和轨头宽度等检测参数建立了非接触式数学测量模型,并从轮廓点集分段、特征点提取、数值拟合、误差分析等出发对测量精度进行了优化。(4)尖轨位置参数检测系统的实现及人机交互界面设计。基于MATLAB编程语言,采用模块化设计理念编程实现了尖轨位置参数的测量处理,并对人机交互界面进行了设计,共分为相机标定、里程测量、图像预处理等七大模块。

关键词：尖轨形位参数双目视觉结构光检测中心线提取软件系统设计

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