基于机器视觉的钢轨表面缺陷测量系统设计与实现

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在现代化工艺的钢轨伤损表面测量中,要求对钢轨表面伤损的深度和伤损面积作为量化标准,并以这些量化信息作为标准实时判断钢轨表面的伤损状况。针对这些功能需求和测量中的实时性、精确性的要求,本文中利用机器视觉的相关理论基础,提出一种首先利用机器视觉方法检测出钢轨伤损位置,如果存在伤损则利用结构光测量系统对伤损部位进行定量测量的系统。  本论文主要研究内容如下:  (1)对标准钢轨横截面特征信息进行分类,并对常用的钢轨表面伤损类别进行调研。结合钢轨表面伤损测量的需求和光学模型分析,设计了钢轨表面伤损测量系统的总体框架结构,并针对伤损测量容易遇到的光学问题做出了测量系统光路结构的设计。  (2)研究了钢轨表面伤损表现出的光学成像特性,并对比了多种图像增强降噪的方法,针对钢轨伤损的特性采取了高斯滤波降噪和利用对比受限的自适应直方图均衡对图像进行增强降噪处理。并提出了利用灰度积分投影和灰度相关性的方法对图像的块状部分进行定位,采用Canny算子提取图像的边沿信息进而对裂纹状伤损进行定位。  (3)在结构光测量系统中,利用光条纹光强度分布接近于高斯分布的特点,提出了一种基于Hessian矩阵提取方向模版并利用灰度质心法估计激光条纹中心线位置,并在该位置上利用Hessian矩阵求解出精确中心线位置方法。同时利用Z Zhang标定法,开发出一套可以兼容棋盘格标定版和圆形标定版的标定程序。  (4)在测量得出的点云中,结合标准钢轨直线和圆弧特征估计点云的初步旋转和平移信息,同时提出了一种通过三角函数在角度较小时做线性估计的方法,提高了迭代最近点的运算效率。同时研究了钢轨伤损的类型,提出了钢轨表面伤损位置的法线值和面积值的计算方法,用于量化钢轨伤损情况。  本文有如下创新点:  (1)改进了激光条纹中心线提取的方法实现高速高精度提取。  (2)利用标准钢轨点和直线特征估计初步旋转平移矩阵,并用线性方程近似非线性方程的解,加快计算速度。  (3)提出了钢轨伤损的量化标准,并可以通过相关的技术指标指定钢轨淘汰标准。  本文通过理论研究和工程实践相结合,完成了钢轨表面伤损测量系统的设计和有针对性的关键问题的研究,解决了钢轨伤损检测的技术难点。
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