机器视觉技术在铁轨位移检测上的研究与应用

发布时间：2024-05-17 06:06

　　在铁路系统安全检测中,由于铁轨爬行等危害的存在,对铁轨位移进行长期稳定的检测是确保列车安全运行的重要保证。通过研究基于机器视觉技术的铁轨位移检测方法,建立了铁轨位移检测系统,最后利用室内模拟实验验证了铁轨位移检测系统的性能。首先,对提高标靶图像分辨率方法和评价重建的标靶图像质量方法进行研究。通过研究插值、学习和重构领域的图像分辨率提升算法,发现不使用外在训练集的依据自转换样本的图像超分辨率重建方法对提升标靶分辨率的效果最好。实验显示,使用该方法重建的标靶图像质量的峰值信噪比参数最高,比其它方法重建的标靶边缘部分更加易于分辨。然后,提出了一种基于复合定位的标靶定位方法。铁轨位移检测视场较大,标靶较小,一般目标检测方法定位精度不够。研究发现基于单向最近邻匹配的可变形多样性相似性方法的目标匹配复杂度较小,效果显著。实验表明该方法匹配准确度很高,匹配时间不到1.5s。在该方法定位区域基础上,使用提出的基于圆拟合的标靶精确定位方法,可以实现精确测量标靶质心坐标和直径大小。最后,搭建了一个铁轨位移在线检测系统。从铁轨位移检测环境具体要求和成本控制角度,合理选择相应的系统构成部分,基于光学成像原理分...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1无缝铁轨Fig.1Seamlessrail

华北理工大学硕士学位论文-2-第1章绪论本章首先介绍了铁轨爬行位移测量的研究背景和意义，然后概述了视觉测量技术的原理、发展前景和应用领域，对铁轨爬行位移测量领域的传统方法和当前研究进行了分析，最后介绍了本文的主要内容和章节安排。1.1研究背景及意义随着我国经济的高速发展，铁路建设....

图7模拟铁轨位移场景图片

第2章基于超分辨率重建的铁轨图像增强算法-21-22111()MNXijXijXMN===（30）111()()MNXYijXijYijXYMN===（31）1C、2C和3C是常数，为了保证公式有意义，通常取21C=(K1255)、22C=(K2255)、32C=C/2，其中K1....

图8放大不同倍时超分

第2章基于超分辨率重建的铁轨图像增强算法-23-（c）列图像比（b）列图像明显要好，有着更多的细节信息，边缘较为清晰，但是在图像右侧的模拟铁轨边缘依然模糊，当超分辨率重建系数为4时已经模糊不清；（d）列图像中的标靶边缘更为接近源图像中标靶的边缘清晰度，超分辨率复原效果最好。经过上....

图8放大不同倍时超分

第2章基于超分辨率重建的铁轨图像增强算法-23-（c）列图像比（b）列图像明显要好，有着更多的细节信息，边缘较为清晰，但是在图像右侧的模拟铁轨边缘依然模糊，当超分辨率重建系数为4时已经模糊不清；（d）列图像中的标靶边缘更为接近源图像中标靶的边缘清晰度，超分辨率复原效果最好。经过上....

本文编号：3975493