隨著城軌交通的快速發(fā)展,對(duì)城軌列車的運(yùn)營(yíng)安全的要求越來(lái)越高。對(duì)受電弓的故障進(jìn)行在線檢測(cè),避免因受電弓故障而造成的城軌列車運(yùn)營(yíng)事故,在保證弓網(wǎng)安全方面有著重要意義。本文針對(duì)受電弓常見的滑板磨耗、中心線偏移和羊角缺失三類故障,在總結(jié)國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上,研究設(shè)計(jì)了一種基于圖像處理的受電弓故障在線檢測(cè)系統(tǒng),本文的主要工作內(nèi)容如下:（1）對(duì)受電弓故障在線檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì),在需求分析的基礎(chǔ)上,對(duì)系統(tǒng)總體架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),確定系統(tǒng)的工作流程,并分析系統(tǒng)各組成模塊。（2）對(duì)受電弓滑板磨耗檢測(cè)算法進(jìn)行研究。針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)背景復(fù)雜的采集圖像,基于行投影變換原理對(duì)滑板定位;考慮現(xiàn)場(chǎng)光照條件導(dǎo)致的圖像曝光不一致問(wèn)題,采用自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)滑板像素級(jí)邊緣;通過(guò)分析滑板邊緣特征,采用基于三次多項(xiàng)式擬合的亞像素邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)滑板亞像素邊緣。（3）對(duì)受電弓中心線偏移和羊角缺失檢測(cè)算法進(jìn)行研究。針對(duì)中心線偏移故障,對(duì)圖像特征進(jìn)行分析,基于霍夫變換檢測(cè)接觸網(wǎng)邊緣和基于模板匹配檢測(cè)滑板特征點(diǎn)及羊角特征點(diǎn),根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)受電弓模型計(jì)算中心線偏移值;針對(duì)羊角缺失故障,鑒于其屬于二分類問(wèn)題,采用基于HOG和SVM的羊角缺... 

【文章來(lái)源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：95 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

受電弓結(jié)構(gòu)示意圖

1緒論碩士學(xué)位論文4(a)人工檢測(cè)示意圖(b)激光檢測(cè)示意圖(c)超聲波檢測(cè)示意圖(d)圖像檢測(cè)示意圖圖1.2受電弓狀態(tài)檢測(cè)方式示意圖1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀目前，國(guó)內(nèi)城市軌道交通仍處于發(fā)展階段，國(guó)內(nèi)各地鐵公司對(duì)城軌列車受電弓的日常檢修仍是依靠傳統(tǒng)的人工檢測(cè)法，國(guó)內(nèi)各研究單位及公司對(duì)受電弓的在線檢測(cè)研究還處于實(shí)驗(yàn)階段，其研究成果仍無(wú)法廣泛推廣。國(guó)內(nèi)的研究重點(diǎn)主要對(duì)是受電弓碳滑板的磨耗檢測(cè)，對(duì)受電弓羊角等其他部件的檢測(cè)研究較少。研究方向主要有車載光纖檢測(cè)法、激光檢測(cè)法、超聲波檢測(cè)法和圖像檢測(cè)法等[21][22]。人工檢測(cè)法作為受電弓檢測(cè)的主要檢測(cè)方法，該檢測(cè)方法無(wú)法對(duì)運(yùn)營(yíng)中的車輛進(jìn)行檢測(cè)，通常需要等列車當(dāng)日停止運(yùn)營(yíng)后，列車入庫(kù)，接觸網(wǎng)斷電，車輛段工作人員登上車頂使用游標(biāo)卡尺或卷尺等測(cè)量工具對(duì)受電弓各處進(jìn)行檢測(cè)。在對(duì)車輛受電弓的日檢過(guò)程中，僅觀察羊角是否丟失，滑板是否發(fā)生嚴(yán)重偏磨、階梯狀磨損或翹曲、以及是否出現(xiàn)因局部過(guò)熱而產(chǎn)生的燒焦現(xiàn)象等[21]。而受電弓滑板剩余厚度的檢測(cè)則一般是安排在車輛月檢中，另外，在受電弓滑板剩余厚度的檢測(cè)中，每次僅測(cè)量滑板剩余磨耗的最低點(diǎn)及其他幾個(gè)可疑位置處的厚度，無(wú)法獲得整個(gè)滑板磨耗曲線，更無(wú)法根據(jù)每次檢測(cè)結(jié)果

碩士學(xué)位論文基于圖像處理的受電弓故障在線檢測(cè)系統(tǒng)研究233受電弓滑板磨耗檢測(cè)技術(shù)研究3.1滑板磨耗檢測(cè)算法設(shè)計(jì)本文對(duì)受電弓滑板的磨耗檢測(cè)主要基于單目測(cè)量原理，原始圖像為磨耗相機(jī)所采集的滑板半弓圖像，如圖3.1所示。整個(gè)算法的關(guān)鍵在于將受電弓碳滑板的上下2條邊緣準(zhǔn)確提取出來(lái)，算法流程如圖3.2所示，具體算法步驟如下：（1）對(duì)磨耗相機(jī)進(jìn)行棋盤格標(biāo)定，計(jì)算其內(nèi)參數(shù)、外參數(shù)和畸變參數(shù)；（2）對(duì)原始圖像預(yù)處理，包括畸變矯正和濾波處理；（3）對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行兩次行投影變換對(duì)滑板定位，確定檢測(cè)區(qū)域；（4）使用閾值自適應(yīng)的Canny邊緣檢測(cè)，準(zhǔn)確提取滑板像素級(jí)邊緣；（5）對(duì)滑板上下邊緣進(jìn)行跟蹤連接，最終提取出完整的滑板上下邊緣；（6）在像素級(jí)邊緣的基礎(chǔ)上進(jìn)行基于三次多項(xiàng)式擬合的亞像素邊緣提取；（7）結(jié)合相機(jī)標(biāo)定參數(shù)，在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)根據(jù)滑板上下邊緣計(jì)算磨耗值。圖3.1滑板半弓圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]城軌列車受電弓滑板磨耗檢測(cè)技術(shù)研究[J]. 陳葉健,姚小文,張永,邢宗義.  鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì). 2018(01)
[2]采用分類學(xué)習(xí)的電氣化機(jī)車受電弓拉弧檢測(cè)方法[J]. 楊東軍,錢學(xué)明.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[3]基于改進(jìn)HOG特征值的行人檢測(cè)[J]. 張桂寧.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2015(02)
[4]一種改進(jìn)HOG特征的行人檢測(cè)算法[J]. 田仙仙,鮑泓,徐成.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2014(09)
[5]軌道交通與城市協(xié)調(diào)同步規(guī)劃問(wèn)題探討[J]. 鄭建東.  鐵道工程學(xué)報(bào). 2013(09)
[6]基于單目視覺(jué)的平面測(cè)量[J]. 尹英杰,徐德,張正濤,王欣剛,屈穩(wěn)太.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2013(04)
[7]用于攝像機(jī)標(biāo)定的棋盤圖像角點(diǎn)檢測(cè)新算法[J]. 楊幸芳,黃玉美,高峰,楊新剛,韓旭炤.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2011(05)
[8]基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲波傳感器在受電弓磨耗檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王新.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2011(01)
[9]基于交通需求下的城市交通可持續(xù)發(fā)展策略研究[J]. 崔紅建,馬天山.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2009(03)
[10]圖像邊緣檢測(cè)算法的對(duì)比分析[J]. 鄒福輝,李忠科.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2008(S1)

博士論文
[1]數(shù)字圖像處理中去噪算法的研究[D]. 陳大力.東北大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于圖像處理的接觸網(wǎng)吊弦和受電弓滑板的檢測(cè)與識(shí)別[D]. 白瑞敏.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于圖像處理的城軌列車受電弓檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 姚小文.南京理工大學(xué) 2017
[3]基于圖像處理的受電弓故障檢測(cè)算法研究[D]. 陳雙.南京理工大學(xué) 2017
[4]視頻多目標(biāo)跟蹤的理論與方法[D]. 董亮.西安電子科技大學(xué) 2014
[5]基于機(jī)器視覺(jué)的ICF靶裝配檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 萬(wàn)霏.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于機(jī)器視覺(jué)的鋼軌磨耗檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 李冬.南京航空航天大學(xué) 2013
[7]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車輛單目測(cè)距系統(tǒng)研究[D]. 王士明.天津大學(xué) 2012
[8]道路交通標(biāo)線的檢測(cè)算法研究[D]. 介炫惠.中南大學(xué) 2012
[9]太陽(yáng)能硅片絲網(wǎng)印刷視覺(jué)自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 梁若.華中科技大學(xué) 2012
[10]受電弓滑板磨耗檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及調(diào)試[D]. 孫豐暉.西南交通大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3324066