【摘 要】
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列车车轮踏面损伤会直接影响到列车的运行安全,威胁乘客生命和财产安全,因此对车轮踏面损伤进行检测与识别便受到了越来越多的重视。目前,我国对列车车轮踏面损伤的检测主要
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列车车轮踏面损伤会直接影响到列车的运行安全,威胁乘客生命和财产安全,因此对车轮踏面损伤进行检测与识别便受到了越来越多的重视。目前,我国对列车车轮踏面损伤的检测主要以人工巡检为主,这种方式效率较低,且严重依赖检修工人的技术熟练程度和现场经验,漏检率较高。本文在深入研究国内外列车车轮踏面损伤检测系统以后,重点研究了数字图像处理方法在车轮踏面损伤检测中的应用,同时也为车轮踏面损伤的自动检测提供了技术支持。本文主要从以下几个方面进行研究:(1)本文对国内外现有踏面图像采集系统进行了分析调研,在此基础上确定了最终的图像采集系统,该系统包括摄像机、光源、测速传感器和触发传感器等,并且利用该装置在列车检修车间内完成踏面图像的采集。(2)将采集好的踏面图像进行滤波和增强处理,再使用边缘检测算法对图像进行边缘检测。改进Canny算法在滤波时采用自适应加权中值滤波,然后以大津法来确定最佳高低阈值。(3)在边缘检测后的轮缘边缘线上选取像素点,然后使用最小二乘法拟合出左右边缘线,保留左右边缘线以内的踏面区域并且在原始图像上分割出该区域,对其进行二值化处理和形态学运算后找出可疑的损伤区域。(4)对可疑的损伤区域进行特征量分析,通过计算灰度共生矩阵得到纹理特征。选用具有较高分类精度的几个Haralick特征,即能量、对比度、熵、相关性和逆差距,然后使用BP神经网络进行分类识别。仿真实验结果表明:改进的Canny算法能够较好地检测出车轮踏面边缘,最大限度地保留列车车轮踏面的真实边缘;采用的图像处理方法可以有效地找出损伤区域;使用BP网络对特征进行分类识别,分类效果较好。
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