基于计算机视觉的钢轨光带几何特征检测

发布时间：2021-08-10 18:17

　　随着我国高速铁路的快速发展,高铁列车运行速度的不断提高,铁路部门对轮轨接触状态状态有了更为严格的要求。为了更直观的判断轮轨接触状态,在先进测控技术和基础设施还没有完全普及前,铁路技术人员就在轨道养修维修工作中,采取传统的肉眼观测钢轨光带的检测方法,透过现象看本质,去解决铁路上轮轨接触的难题。这种方法虽然可靠,但只是定性的通过光带沿列车走形方向的轮廓特征来判断轮轨接触状态,在精度和准确性上又差了很多。因此,当前亟需一种精度高、误差小的钢轨光带检测方法取代之前的肉眼识别法,以指导线路养修工作,确保轮轨接触的良好。本文主要完成的研究工作有:1.基于Roberts-Marr的计算机双目视觉识别法,结合某地铁线路实际工况,设计了一种通过双目相机测量钢轨光带的检测小车。光带检测小车采用线阵相机+线光源的组合形式,搭配有自编光带检测程序,可以清晰拍摄钢轨顶面光带的几何形态。2.分析了光带图像成像过程中特征值变化与位像关系,阐述其前投影模型和后投影模型的视场区别,建立了双目相机成像几何线性模型,并对世界坐标系、相机坐标系与图像坐标系之间的转换关系进行了研究。3.对比了光带图像预处理的几种方法,并从中选... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

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技术路线图

西南交通大学硕士研究生学位论文 第 10 页所示。图2-2为光带检测算法的理论分析图，其作业设备主要包括高分辨率相机两台、系统封闭黑箱以及自制LED线阵光源，内部还有棋盘格标定板两块，分别位于左右车体设备系统内部。顶盖板侧盖板图 2-1 检测车车体三维图图 2-2 光带检测理论分析图图2-3为设计理论及作业流程图，下一小节将对每个部分进行详细阐述。图 2-3 设计理论及作业流程图

西南交通大学硕士研究生学位论文 第 10 示。图2-2为光带检测算法的理论分析图，其作业设备主要包括高分辨率相机、系统封闭黑箱以及自制LED线阵光源，内部还有棋盘格标定板两块，分别位于车体设备系统内部。顶盖板侧盖板图 2-1 检测车车体三维图

【参考文献】：
期刊论文
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[7]双目立体视觉系统的技术分析与应用前景[J]. 程黄金.  电脑知识与技术. 2011(09)
[8]分割神经干细胞图像的两种聚类多阈值分割方法[J]. 钱翔,叶大田.  清华大学学报(自然科学版). 2010(03)
[9]中国机器视觉的发展趋势[J]. 李树杰.  赤峰学院学报(自然科学版). 2010(01)
[10]从钢轨光带异常看高速线路轨道平顺性[J]. 左玉良.  铁道标准设计. 2009(04)

博士论文
[1]网络驱动的协同设计几何模型共享技术研究[D]. 罗天洪.重庆大学 2005

硕士论文
[1]高速道岔区轮对横移理论分析与试验研究[D]. 张海洋.西南交通大学 2009
[2]高速铁路道岔监测系统软件系统研究与设计[D]. 彭春辉.西南交通大学 2007
[3]机器人双目立体视觉技术研究[D]. 石继雨.哈尔滨工程大学 2003



本文编号：3334548