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随着国家高铁事业的不断发展,高速列车的数量也在不断增加,列车的检修任务日益繁重。其中,配电盘作为电动力车辆供电及电控的核心部件,是检修的重点区域。当前采用的人工目检、手工记录的方式存在速度慢、经验主义、无法事后追溯等弊端,越来越拖累整体检修进度。机器视觉与图像处理技术的发展,使得配电盘缺陷的快速检修成为可能。论文根据配电盘实际的检测要求,通过方案设计,硬件系统搭建,图像处理,软件设计及调试,最终完成了一套基于机器视觉的列车配电盘智能检修系统,实现了利用机器视觉辅助人工对配电盘部分缺陷的检测以及存档查询等功能。首先,本文根据列车检修的实际情况,确定了系统的设计方案,工作流程;设计搭建了硬件系统,包括不同类型的相机、光源对比分析选型,镜头的分析和焦距计算,无线图传等元件的分析选型,设计了WiFi语音提示模块的硬件电路。其次,对采集的配电盘图像进行预处理。提出了使用Lab颜色空间的二值化算法,对图像的亮度进行评价;采用Sobel算子为核心的边缘检测算法对图像的轮廓特征进行检测,并提出了利用Sobel边缘图像的灰度偏差作为整幅图像的清晰度评价指标;通过多段式灰度线性变换对图像的对比度进行增强处理;通过标注定位点、模板匹配、仿射变换等步骤完成图像的配准处理。本文对缺陷检测的核心算法——模板匹配的原理、流程、要素等进行了阐述,介绍了金字塔分层搜索策略,并重点分析了基于灰度和基于形状特征的模板匹配算法,包括使用归一化积相关系数(NCC)算法对模板图像和待检图像之间的灰度特征进行相似度测算,研究了提高匹配速度的两个参数;介绍了两种形状特征相似度测算的方法——均方边缘距离和Hausdorff距离;利用HALCON对一维码的识别过程进行了研究。本文对软件系统进行了设计并完成整体运行调试。程序的主框架使用了MFC与HALCON联合编程的方法。利用HALCON强大的图像处理算法包完成图像处理程序的编写,使用C++语言下经典的框架——MFC(微软基础类库)完成人机交互界面的设计;对MySQL数据库、WiFi语音提示模块等其他外围软件进行了编写。经过对系统的整体运行调试,实现了配电盘的元器件、文字、接线端子、开关等元件的缺陷检测,效果良好。最后本文对该课题研究中存在的问题进行了总结与展望。