【摘 要】
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钢轨磨耗量是保障列车安全的重要参数。本文基于机器视觉的理论方法提出一种基于几何特征的钢轨磨耗检测算法,为实现钢轨磨耗量快速精确地计算和高精度匹配提供理论基础,对指
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钢轨磨耗量是保障列车安全的重要参数。本文基于机器视觉的理论方法提出一种基于几何特征的钢轨磨耗检测算法,为实现钢轨磨耗量快速精确地计算和高精度匹配提供理论基础,对指导线路养护维修、保障列车安全行驶具有重要意义。研究钢轨轮廓线的几何特征的描述方法和基于Hough变换的几何特征检测方法。推导了钢轨轮廓线几何特征的数学描述公式,从直线和圆弧两方面对钢轨轮廓线进行描述;采用Hough变换方法检测目标区域(不发生磨耗的轮廓线)钢轨轮廓线上的直线和圆,直线检测结果误差为0.26%,圆检测所得的圆心坐标误差为(0.382,0.78)。设计了钢轨全断面磨耗检测系统,并提出L-M优化算法处理全断面轮廓数据,获得规范化的钢轨轮廓线。L-M优化算法的仿真结果显示误差精度提高了0.02mm,验证了L-M优化算法的可靠性。搭建钢轨全断面磨耗检测系统平台进行算法验证。将钢轨全断面磨耗检测系统获得钢轨的垂直磨耗、侧面磨耗和总磨耗,与接触式的轨头廓形测量仪的相关测量数据相比,垂直磨耗之差为0.086mm、侧面磨耗之差为0.0434mm、总磨耗之差为0.1007mm,这些误差均在允许的范围内。因此L-M算法可为钢轨全断面磨耗检测提供一种快速准确地计算方法。实现基于Qt平台的钢轨全断面磨耗检测系统的初步设计,包括图像采集功能的实现和GUI图形界面的设计。
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