基于图像处理的轨道裂缝检测技术的研究
发布时间：2020-12-29 14:15
当今高速铁路快速发展,CRTSⅡ型板式轨道是我国目前350km/h高速铁路中铺设最长的一种无砟轨道结构。轨道安全涉及人民群众的生命安全和财产安全,关于CRTSⅡ型板式轨道的轨道安全问题成为热点话题,而轨道板裂缝是轨道安全中的重点隐患之一。高速铁路轨道板裂缝检测时,环境复杂,图像采集困难,因此轨道板裂缝检测是一个难点。本文在综合分析国内外研究现状的基础上,针对CRTSⅡ型板式轨道,对基于图像处理的轨道裂缝检测技术进行了充分研究。主要工作如下:提出一种复杂环境下基于图像处理的轨道板裂缝显著区域提取方法。复杂环境下采集到的轨道裂缝图像存在光照不均匀、噪声多等问题,首先对轨道板裂缝图像进行预处理包括尺度变换、高斯滤波和直方图均衡化,然后采用K-means算法和开运算,实现轨道裂缝图像的粗分类,最后采用改进的Canny边缘检测算法,提取出清晰的裂缝显著区域。提出一种基于图像处理的轨道裂缝检测和分类方法。首先采用基于裂缝形状轮廓的算法提取裂缝特征,然后进行裂缝的精确定位并利用最小外接矩形标识图像中的裂缝,最后提出了一种对裂缝病害等级进行分类的参考标准。该算法不仅有效的改善了复杂环境下对轨道板裂缝检...
【文章来源】：上海应用技术大学上海市
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 轨道板裂缝检测目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 裂缝检测国外研究现状
1.3.2 裂缝检测国内研究现状
1.4 轨道裂缝检测的技术难点
1.5 本文主要工作
1.6 本文的组织结构
第2章 轨道裂缝检测算法的理论基础
2.1 轨道板裂缝基本知识
2.1.1 CA砂浆与轨道板和底座板（支承层）之间层间界面的裂缝
2.1.2 轨道板宽窄接缝的裂缝
2.1.3 离缝病害的裂缝
2.2 图像预处理
2.2.1 图像增强算法分类
2.2.2 图像平滑
2.2.3 直方图均衡化
2.3 边缘检测
2.3.1 基于梯度的边缘检测方法
2.3.2 基于二阶导数的边缘检测方法
2.3.3 Canny算子
2.3.4 边缘检测算法对比分析
2.4 特征提取
2.4.1 颜色特征
2.4.2 纹理特征
2.5 本章小结
第3章 基于图像处理的轨道板裂缝显著区域提取方法
3.1 引言
3.2 算法整体思路与整体结构
3.3 图像采集
3.4 轨道板裂缝图像预处理
3.4.1 尺度变换
3.4.2 高斯滤波
3.4.3 直方图均衡化
3.5 轨道板裂缝图像的粗分类
3.5.1 K-means算法
3.5.2 形态学滤波
3.6 轨道板裂缝显著区域提取方法
3.7 实验结果及分析
3.7.1 数据集
3.7.2 实验结果及分析
3.8 本章小结
第4章 基于图像处理的轨道裂缝检测和分类方法
4.1 引言
4.2 算法整体思路与整体结构
4.3 轨道板裂缝特征提取
4.4 轨道板裂缝标识
4.5 轨道板裂缝图像分类
4.6 实验结果与分析
4.6.1 数据集
4.6.2 实验结果与分析
4.7 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字图像增强技术研究与实现[J]. 杨超. 电脑编程技巧与维护. 2018(09)
[2]自适应的低照度图像增强变分模型[J]. 赵斌红,马帅. 计算机工程与应用. 2019(09)
[3]Application of a soft competition learning method in document clustering[J]. Zhu Yehang,Zhang Mingjie. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2018(03)
[4]基于轮廓纵向膨胀的核安全壳裂缝提取算法[J]. 王震,徐亚明. 测绘地理信息. 2018(01)
[5]我国轨道交通的发展及其对铝材的需求[J]. 丛福官,林森,刘世雷,路丽英,高宝亭. 轻合金加工技术. 2017(07)
[6]无砟轨道线路维护中与温度力相关的问题及对策[J]. 刘丙强. 铁道建筑. 2017(06)
[7]有理数阶微分在轨道板裂缝检测系统中的应用[J]. 洪晓江. 铁道建筑. 2017(06)
[8]夜间拍照图像质量增强算法的研究与实现[J]. 曾皓,杨荣坚,陈鹏. 计算机应用与软件. 2017(04)
[9]基于环形阵列视觉的地铁管片病害检测系统[J]. 李潞洋. 山西电子技术. 2017(02)
[10]加强城市轨道交通工程建设和运营安全管理[J]. 施仲衡. 都市快轨交通. 2017(01)
博士论文
[1]面向铁路运行环境检测的图像复原、增强及配准方法研究[D]. 吕国豪.北京交通大学 2017
[2]高速铁路CRTSⅡ型板式无砟轨道结构失效分析与伤损试验研究[D]. 赵磊.东南大学 2017
[3]图像特征提取方法及其应用研究[D]. 刘淑琴.西北大学 2016
[4]CRTSⅡ型板式轨道层间损伤及其影响研究[D]. 李培刚.西南交通大学 2015
[5]混凝土结构破坏机理的数值试验研究[D]. 张娟霞.东北大学 2006
[6]图像纹理分析的新方法及其应用[D]. 许存禄.复旦大学 2005
硕士论文
[1]路面裂缝识别算法研究[D]. 狄亚平.郑州大学 2018
[2]基于内容的图像检索系统的设计与实现[D]. 陈乾明.南京大学 2018
[3]高速铁路无砟轨道结构横向温度裂缝分布预估研究[D]. 马腾飞.重庆交通大学 2017
[4]CRTSⅡ型板式轨道宽窄接缝温度荷载下受力及损伤行为研究[D]. 董佳佳.西南交通大学 2017
[5]结构裂纹的机器视觉识别算法研究[D]. 赵亚峰.湖南科技大学 2016
[6]CRTSⅡ型板式无砟轨道轨道板施工过程受力分析[D]. 刘志彬.西南交通大学 2016
[7]复杂温度下Ⅱ型板式无砟轨道宽窄接缝病害影响及维修措施[D]. 刘亚男.北京交通大学 2016
[8]基于图像处理的地铁隧道裂缝检测技术研究[D]. 胡皙.北京交通大学 2014
[9]基于机器视觉的电容屏非可视区引线缺陷检测方法研究[D]. 姚晓飞.南京理工大学 2014
[10]CRTSII型板式无砟轨道砂浆离缝的影响及维修指标研究[D]. 何川.西南交通大学 2013
本文编号：2945780
【文章来源】：上海应用技术大学上海市
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 轨道板裂缝检测目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 裂缝检测国外研究现状
1.3.2 裂缝检测国内研究现状
1.4 轨道裂缝检测的技术难点
1.5 本文主要工作
1.6 本文的组织结构
第2章 轨道裂缝检测算法的理论基础
2.1 轨道板裂缝基本知识
2.1.1 CA砂浆与轨道板和底座板（支承层）之间层间界面的裂缝
2.1.2 轨道板宽窄接缝的裂缝
2.1.3 离缝病害的裂缝
2.2 图像预处理
2.2.1 图像增强算法分类
2.2.2 图像平滑
2.2.3 直方图均衡化
2.3 边缘检测
2.3.1 基于梯度的边缘检测方法
2.3.2 基于二阶导数的边缘检测方法
2.3.3 Canny算子
2.3.4 边缘检测算法对比分析
2.4 特征提取
2.4.1 颜色特征
2.4.2 纹理特征
2.5 本章小结
第3章 基于图像处理的轨道板裂缝显著区域提取方法
3.1 引言
3.2 算法整体思路与整体结构
3.3 图像采集
3.4 轨道板裂缝图像预处理
3.4.1 尺度变换
3.4.2 高斯滤波
3.4.3 直方图均衡化
3.5 轨道板裂缝图像的粗分类
3.5.1 K-means算法
3.5.2 形态学滤波
3.6 轨道板裂缝显著区域提取方法
3.7 实验结果及分析
3.7.1 数据集
3.7.2 实验结果及分析
3.8 本章小结
第4章 基于图像处理的轨道裂缝检测和分类方法
4.1 引言
4.2 算法整体思路与整体结构
4.3 轨道板裂缝特征提取
4.4 轨道板裂缝标识
4.5 轨道板裂缝图像分类
4.6 实验结果与分析
4.6.1 数据集
4.6.2 实验结果与分析
4.7 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字图像增强技术研究与实现[J]. 杨超. 电脑编程技巧与维护. 2018(09)
[2]自适应的低照度图像增强变分模型[J]. 赵斌红,马帅. 计算机工程与应用. 2019(09)
[3]Application of a soft competition learning method in document clustering[J]. Zhu Yehang,Zhang Mingjie. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2018(03)
[4]基于轮廓纵向膨胀的核安全壳裂缝提取算法[J]. 王震,徐亚明. 测绘地理信息. 2018(01)
[5]我国轨道交通的发展及其对铝材的需求[J]. 丛福官,林森,刘世雷,路丽英,高宝亭. 轻合金加工技术. 2017(07)
[6]无砟轨道线路维护中与温度力相关的问题及对策[J]. 刘丙强. 铁道建筑. 2017(06)
[7]有理数阶微分在轨道板裂缝检测系统中的应用[J]. 洪晓江. 铁道建筑. 2017(06)
[8]夜间拍照图像质量增强算法的研究与实现[J]. 曾皓,杨荣坚,陈鹏. 计算机应用与软件. 2017(04)
[9]基于环形阵列视觉的地铁管片病害检测系统[J]. 李潞洋. 山西电子技术. 2017(02)
[10]加强城市轨道交通工程建设和运营安全管理[J]. 施仲衡. 都市快轨交通. 2017(01)
博士论文
[1]面向铁路运行环境检测的图像复原、增强及配准方法研究[D]. 吕国豪.北京交通大学 2017
[2]高速铁路CRTSⅡ型板式无砟轨道结构失效分析与伤损试验研究[D]. 赵磊.东南大学 2017
[3]图像特征提取方法及其应用研究[D]. 刘淑琴.西北大学 2016
[4]CRTSⅡ型板式轨道层间损伤及其影响研究[D]. 李培刚.西南交通大学 2015
[5]混凝土结构破坏机理的数值试验研究[D]. 张娟霞.东北大学 2006
[6]图像纹理分析的新方法及其应用[D]. 许存禄.复旦大学 2005
硕士论文
[1]路面裂缝识别算法研究[D]. 狄亚平.郑州大学 2018
[2]基于内容的图像检索系统的设计与实现[D]. 陈乾明.南京大学 2018
[3]高速铁路无砟轨道结构横向温度裂缝分布预估研究[D]. 马腾飞.重庆交通大学 2017
[4]CRTSⅡ型板式轨道宽窄接缝温度荷载下受力及损伤行为研究[D]. 董佳佳.西南交通大学 2017
[5]结构裂纹的机器视觉识别算法研究[D]. 赵亚峰.湖南科技大学 2016
[6]CRTSⅡ型板式无砟轨道轨道板施工过程受力分析[D]. 刘志彬.西南交通大学 2016
[7]复杂温度下Ⅱ型板式无砟轨道宽窄接缝病害影响及维修措施[D]. 刘亚男.北京交通大学 2016
[8]基于图像处理的地铁隧道裂缝检测技术研究[D]. 胡皙.北京交通大学 2014
[9]基于机器视觉的电容屏非可视区引线缺陷检测方法研究[D]. 姚晓飞.南京理工大学 2014
[10]CRTSII型板式无砟轨道砂浆离缝的影响及维修指标研究[D]. 何川.西南交通大学 2013
本文编号：2945780
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/2945780.html
