近年來(lái),我國(guó)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力的快速增長(zhǎng),社會(huì)的快速發(fā)展,人民生活的便利,基礎(chǔ)設(shè)施的完善,這些都與鐵路的快速發(fā)展,物資的運(yùn)轉(zhuǎn)息息相關(guān),如今鐵路貨物運(yùn)輸在整個(gè)運(yùn)輸領(lǐng)域中占骨干地位,因而對(duì)鐵路貨車(chē)安全運(yùn)營(yíng)提出更高的要求。傳統(tǒng)的停車(chē)靜態(tài)檢測(cè)方法已經(jīng)滿足不了當(dāng)今快速發(fā)展的要求,因此,我國(guó)自主研發(fā)了貨車(chē)運(yùn)行故障動(dòng)態(tài)圖像檢測(cè)系統(tǒng)(TFDS)用以檢測(cè)在線運(yùn)營(yíng)貨車(chē),實(shí)現(xiàn)不停車(chē)檢測(cè),提高了檢測(cè)效率,目前,系統(tǒng)仍然需要列檢人員判斷車(chē)輛圖像并反饋,不能實(shí)現(xiàn)完全的智能檢測(cè),貨車(chē)運(yùn)行故障動(dòng)態(tài)圖像檢測(cè)系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢(shì)是利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)貨車(chē)故障圖像,識(shí)別貨車(chē)故障部位,本文旨在采用機(jī)器視覺(jué)與圖像處理算法相關(guān)理論,推進(jìn)TFDS的工作模式轉(zhuǎn)變,向著更智能,更高效的方向發(fā)展。本文以TFDS中列車(chē)典型制動(dòng)配件脫落中的制動(dòng)梁支柱圓銷丟失與制動(dòng)梁梁體夾扣螺栓丟失的圖像為對(duì)象,學(xué)習(xí)圖像處理算法、試驗(yàn)算法并挑選或改進(jìn)適合本文所選題的算法,設(shè)計(jì)這兩個(gè)故障的自動(dòng)識(shí)別算法。針對(duì)選取的這兩個(gè)故障,利用圖像中明顯的特征,主要是圖像中制動(dòng)梁、制動(dòng)桿以及制動(dòng)梁支柱為直桿這一特征,利用Otsu閾值分割方法,快速分割出桿件特征,其次使用投影方法快速定位分... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)構(gòu)成示意圖

蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-7-2.1.2TFDS設(shè)備構(gòu)成及功能簡(jiǎn)介T(mén)FDS系統(tǒng)的設(shè)備主要由軌邊機(jī)房設(shè)備（數(shù)據(jù)處理中轉(zhuǎn)站）、軌邊探測(cè)設(shè)備（數(shù)據(jù)采集站）和列檢檢測(cè)中心設(shè)備（檢測(cè)分析中心）三部分構(gòu)成，圖2.2所示為其結(jié)構(gòu)關(guān)系示意圖。圖2.2TFDS設(shè)備基本關(guān)系圖(1)軌邊探測(cè)設(shè)備軌邊探測(cè)設(shè)備又稱數(shù)據(jù)采集站，安裝在探測(cè)站機(jī)房附近軌下及軌兩側(cè)，主要有圖像采集設(shè)備、AEI地面天線、防護(hù)設(shè)備、光源補(bǔ)償器、車(chē)輪傳感器（磁鋼）等組成，其作

貨車(chē)制動(dòng)配件脫落故障圖像檢測(cè)算法研究-8-用是對(duì)列車(chē)及車(chē)輛信息的探測(cè)，裝有高速攝像機(jī)用來(lái)對(duì)運(yùn)行中的列車(chē)的各個(gè)部位進(jìn)行抓怕。實(shí)物圖如圖2.3所示。圖2.3軌邊探測(cè)設(shè)備(2)軌邊機(jī)房設(shè)備軌邊機(jī)房?jī)?nèi)安裝有計(jì)算機(jī)、控制箱及AEI室內(nèi)設(shè)備，用來(lái)讀取并處理車(chē)輛信息，還有電源柜，各種防雷裝置，也叫室內(nèi)探測(cè)設(shè)備主要是用來(lái)完成對(duì)貨車(chē)圖像信息的采集與處理，并傳輸至服務(wù)器進(jìn)行儲(chǔ)存。實(shí)物圖如圖2.4所示。圖2.4軌邊機(jī)房設(shè)備實(shí)物圖(3)列檢檢測(cè)中心設(shè)備

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2937963