貨車(chē)故障圖像顯著特征識(shí)別算法研究.pdf

1、貨車(chē)運(yùn)行故障動(dòng)態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)(TFDS)是鐵道部大力推廣的一套貨車(chē)安全檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)在列檢效率和列檢質(zhì)量方面都要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的停車(chē)靜態(tài)檢測(cè),但現(xiàn)階段該系統(tǒng)仍處于人機(jī)結(jié)合的工作模式,離完全機(jī)控工作模式的最終目標(biāo)還有一定距離。本課題旨在利用圖像處理技術(shù),結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)六類(lèi)故障的自動(dòng)識(shí)別算法,推動(dòng) TFDS向“機(jī)控”工作模式的轉(zhuǎn)變。
　　本文針對(duì)各個(gè)故障區(qū)域討論相應(yīng)的處理方法?；陲@著特征的理論,將六類(lèi)故障歸納成三大類(lèi):區(qū)

2、域顯著變化、邊界顯著變化和結(jié)構(gòu)顯著變化。相應(yīng)地,本文的研究工作包括:
　　對(duì)屬于區(qū)域顯著變化的故障——擋鍵丟失、甩油,著重依據(jù)它們各自的區(qū)域特征進(jìn)行了識(shí)別算法研究。其中,針對(duì)擋鍵目標(biāo)的分割,提出了一種受先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)的閾值估計(jì)分割算法,解決了OTSU法在光照不均情況下的目標(biāo)欠分割問(wèn)題;分別運(yùn)用基于投影直方圖外包絡(luò)的特征量、基于局部窗口的灰度統(tǒng)計(jì)方法有效描述了擋鍵、甩油故障形態(tài)。
　　對(duì)屬于邊界顯著變化的故障——緊固螺栓松動(dòng)、從

3、板彎曲、牽引梁彎曲,著重依據(jù)它們各自的邊界特征進(jìn)行了識(shí)別算法研究。其中,提出一種基于灰度投影的角點(diǎn)檢測(cè)方法用于提取從板邊界,該方法在圖像梯度特征較弱的情況下具有明顯優(yōu)勢(shì);針對(duì)牽引梁邊界線(xiàn)的提取,自定義了一種基于扇形搜索的邊界跟蹤算法,可有效跟蹤曲線(xiàn)同時(shí)填補(bǔ)邊緣空隙。
　　對(duì)屬于結(jié)構(gòu)顯著變化的故障——鉤尾銷(xiāo)螺栓丟失,利用其對(duì)稱(chēng)性的結(jié)構(gòu)特征,研究了該故障的識(shí)別算法。提出了一種基于模板匹配的結(jié)構(gòu)定位方法,可快速提取感興趣區(qū)域。