基于机器视觉的钢轨紧固件螺母定位方法

发布时间：2021-09-29 23:53

　　随着我国交通网络的不断完善,铁路运输成为承载经济发展的大动脉。一方面,高铁的普及使得铁路运输速度越来越快,另一方面,新修建的铁路数量越来越多,这些都对铁路安全和铁路维修提出了更高的挑战。紧固件作为固定铁轨的重要部件,对于保证铁路安全来说至关重要。传统的更换和检修紧固件的方法是通过工人沿路巡检,通过人工方式对钢轨紧固件进行检修效率低且危险系数高。随着机器视觉的发展,非接触式的自动化检测方法逐渐在铁路检修维护中得到应用。目前,国内外对紧固件缺失检测的研究工作较多,而对紧固件中心定位研究较少。紧固件整体定位一般根据紧固件与轨道和紧固件之间的相对几何关系进行粗略定位,然而,这种方法难以获得紧固件中心精确位置。紧固件的中心位置提供给后续机械设备,可实现紧固件六角螺母的自动拆卸,进一步推动铁路维护自动化。本文主要工作是研究图像中的紧固件中心定位问题,获得的像素坐标可通过相机参数和几何关系转换到世界坐标系中的实际位置。针对紧固件图像的特征,本文提出了一种由粗到精的分级定位方法,基于轮廓特征实现最终的紧固件中心定位。论文主要工作如下:首先,利用深度学习目标检测实现紧固件初定位,从整体图像中找出紧固件大... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

钢轨紧固件定位系统框架示意图

紧固件定位基本流程

紧固件中心定位整体流程

【参考文献】：
期刊论文
[1]融合PHOG和MSLBP特征的铁路扣件检测算法[J]. 刘甲甲,李柏林,罗建桥,李立.  西南交通大学学报. 2015(02)
[2]基于互信息的铁路轨枕扣件自动定位算法[J]. 谢凤英,吴叶芬,周世新.  中国体视学与图像分析. 2013(02)



本文编号：3414699