基于图像处理的受电弓故障检测算法研究

发布时间：2017-12-06 06:34

本文关键词：基于图像处理的受电弓故障检测算法研究

【摘要】：城轨列车在运行过程中需要通过车顶上的受电弓从接触网取电以牵引列车前进。受电弓滑板不断与接触网摩擦,因此不可避免的造成滑板磨耗及其他损伤。滑板磨耗超限、滑板裂纹或者发生羊角缺失等故障极易引发弓网事故。为保障弓网安全,本文提出了基于图像处理的受电弓故障检测方法,实现滑板磨耗、滑板裂纹及羊角缺失的在线动态检测。本文首先介绍了张正友标定方法,并针对该标定方法的不足进行改进,在标定过程中考虑切向畸变,并利用改进的方法对摄像机进行标定,分析标定图像张数对摄像机内参数稳定性的影响,最终得到标定结果。受电弓滑板磨耗、裂纹及羊角检测算法是本论文研究的重点。在滑板磨耗检测中,本文提出了基于动态标定滤波强度的级联滤波方法,并采用自适应阈值的Canny边缘检测算法提取滑板边缘,利用Hough变换定位接触网导线进而搜索滑板边缘,从而获得实际滑板剩余磨耗曲线;裂纹检测算法中,首先对裂纹图像进行预处理,并分割滑板区域图像,利用二代曲波变换的裂纹检测算法识别裂纹,然后对识别到的裂纹计算其长度;羊角检测算法中,首先构建基于主动形状的羊角模型,然后对羊角进行初始定位,最后根据构建的模型对羊角是否存在进行检测判断。为验证本文算法的可行性,针对在不同环境下采集的图像进行受电弓故障检测试验,试验结果表明,利用本文提出的检测算法可以有效诊断受电弓故障,其中滑板磨耗测量精度为±0.5mm,裂纹识别准确率为91.2%,裂纹长度检测精度为±0.3mm,羊角识别准确率为79.45%,满足实际现场试验要求。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：U269.6;TP391.41

【参考文献】

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