基于機器視覺的軌道缺陷圖像檢測系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展，鐵路運輸扮演著越來越重要的角色，至2007年4月18日第六次全國大面積提速以來，中國鐵路開啟了“追風(fēng)時代”。軌道缺陷檢測有效時間因列車提速而變得越來越短，同時對軌道缺陷檢測設(shè)備要求也變得更高。
　　 本文針對軌道缺陷檢測小車性能要求，研究其里程裝置，使其合理安裝光電編碼器，實現(xiàn)里程輪與光電編碼器同軸轉(zhuǎn)動，進而獲得里程脈沖信息;通過對脈沖信息的倍頻、鑒向處理，實現(xiàn)對軌道缺陷檢測小車?yán)锍逃嫈?shù)和運行方向的判別;

2、通過對線陣相機、鏡頭等元件的選型搭建圖像采集系統(tǒng)，同時為了達到檢測系統(tǒng)精度要求，并且圖像采集不受小車運行速度的影響，通過單片機控制輸出脈沖實現(xiàn)對CCD線陣相機等間隔脈沖觸發(fā)，采集軌道圖像信息。研究軌道缺陷圖像處理相關(guān)算法，對于鋼軌表面缺陷，首先采用加權(quán)中值濾波，去除圖像噪聲信息，然后采用軌道圖像垂直投影法分割出鋼軌平面，最后運用改進區(qū)域連通算法提取鋼軌缺陷信息，并運用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對缺陷的分類。對于扣件缺陷檢測，首先改進“十字定位”

3、法定位扣件目標(biāo)區(qū)域，解決先驗知識定位不準(zhǔn)確的缺點。然后對于提取的扣件區(qū)域，提出扣件輪廓方向場扣件識別算法，根據(jù)扣件輪廓梯度方向匹配、識別扣件缺陷。運用Prote199se完成單片機硬件控制電路設(shè)計，采用Matlab實現(xiàn)對軌道缺陷相關(guān)算法研究，并驗證其算法可行性。對實地拍攝的軌道缺陷圖像進行處理，不斷優(yōu)化算法，完成對缺陷信息的正確識別與匹配。對于光電編碼器脈沖計數(shù)、鑒向程序采用VisualC++6.0編寫，然后燒入單片機中實現(xiàn)功能要求。最