基于機器視覺的軌道檢測系統研究.pdf

1、軌距作為評價軌道質量的重要參數,其超限會造成列車運行安全隱患。因此,要對軌距參數進行周期性檢測并及時對軌道進行保養(yǎng)維護。為解決中低速既有線人工軌距檢測效率低、精度差、數據無法有效記錄的情況,彌補國內既有線軌檢車檢測能力不足的現狀。本文以工區(qū)現有軌道車為檢測平臺,建立了基于機器視覺的架構式軌道檢測系統,并對軌距參數的檢測方法進行了深入研究。
　　由于國內引進的視覺軌道檢測集成在圖像處理算法和振動影響修正方面難以借鑒,因此本文利用灰度

2、變換、濾波處理、圖像分割、形態(tài)學變換以及中心線提取的方法提出了完整的軌道單像素輪廓提取圖像處理算法,并利用行程編碼法對形態(tài)學變換過程進行了優(yōu)化。
　　研究了視覺軌道檢測系統的標定過程,分析了車體振動對軌距測量結果的影響。基于理論分析與實驗驗證提出了車體在行進方向、水平和垂直方向的振動分量對軌距測量結果無影響,并推導出車體在回轉、俯仰、偏轉角姿態(tài)變化下的軌距修正公式。
　　依據系統總體設計構建了實驗室驗證系統,分別在軟、硬件層

3、面對系統進行了實現。針對傳統架構式軌距檢測系統基于片上系統和專業(yè)圖像處理軟件開發(fā)導致技術錯位的現象。提出以更符合工程應用的Vision和LabVIEW圖形化軟件搭建圖像處理模型和系統軟件架構,降低了研發(fā)成本,縮短了研發(fā)周期。系統的人機界面設計更加符合工程技術人員現場操作的需要。
　　利用實驗室驗證系統進行系統性能評價試驗。由試驗結果可知:利用行程編碼優(yōu)化后的圖像處理算法可提高系統檢測速度5倍,系統測量精度為±0.8mm滿足檢測規(guī)程