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基于圖像處理的受電弓故障在線檢測系統(tǒng)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-05 16:17
  隨著城軌交通的快速發(fā)展,對城軌列車的運(yùn)營安全的要求越來越高。對受電弓的故障進(jìn)行在線檢測,避免因受電弓故障而造成的城軌列車運(yùn)營事故,在保證弓網(wǎng)安全方面有著重要意義。本文針對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系統(tǒng),本文的主要工作內(nèi)容如下:(1)對受電弓故障在線檢測系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì),在需求分析的基礎(chǔ)上,對系統(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)對受電弓滑板磨耗檢測算法進(jìn)行研究。針對現(xiàn)場背景復(fù)雜的采集圖像,基于行投影變換原理對滑板定位;考慮現(xiàn)場光照條件導(dǎo)致的圖像曝光不一致問題,采用自適應(yīng)Canny邊緣檢測算法檢測滑板像素級邊緣;通過分析滑板邊緣特征,采用基于三次多項(xiàng)式擬合的亞像素邊緣檢測算法檢測滑板亞像素邊緣。(3)對受電弓中心線偏移和羊角缺失檢測算法進(jìn)行研究。針對中心線偏移故障,對圖像特征進(jìn)行分析,基于霍夫變換檢測接觸網(wǎng)邊緣和基于模板匹配檢測滑板特征點(diǎn)及羊角特征點(diǎn),根據(jù)現(xiàn)場受電弓模型計(jì)算中心線偏移值;針對羊角缺失故障,鑒于其屬于二分類問題,采用基于HOG和SVM的羊角缺... 

【文章來源】:南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:95 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于圖像處理的受電弓故障在線檢測系統(tǒng)研究


受電弓結(jié)構(gòu)示意圖

狀態(tài)圖,狀態(tài),滑板,檢測法


1緒論碩士學(xué)位論文4(a)人工檢測示意圖(b)激光檢測示意圖(c)超聲波檢測示意圖(d)圖像檢測示意圖圖1.2受電弓狀態(tài)檢測方式示意圖1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1國內(nèi)研究現(xiàn)狀目前,國內(nèi)城市軌道交通仍處于發(fā)展階段,國內(nèi)各地鐵公司對城軌列車受電弓的日常檢修仍是依靠傳統(tǒng)的人工檢測法,國內(nèi)各研究單位及公司對受電弓的在線檢測研究還處于實(shí)驗(yàn)階段,其研究成果仍無法廣泛推廣。國內(nèi)的研究重點(diǎn)主要對是受電弓碳滑板的磨耗檢測,對受電弓羊角等其他部件的檢測研究較少。研究方向主要有車載光纖檢測法、激光檢測法、超聲波檢測法和圖像檢測法等[21][22]。人工檢測法作為受電弓檢測的主要檢測方法,該檢測方法無法對運(yùn)營中的車輛進(jìn)行檢測,通常需要等列車當(dāng)日停止運(yùn)營后,列車入庫,接觸網(wǎng)斷電,車輛段工作人員登上車頂使用游標(biāo)卡尺或卷尺等測量工具對受電弓各處進(jìn)行檢測。在對車輛受電弓的日檢過程中,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中,每次僅測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,無法獲得整個(gè)滑板磨耗曲線,更無法根據(jù)每次檢測結(jié)果

滑板,圖像,磨耗


碩士學(xué)位論文基于圖像處理的受電弓故障在線檢測系統(tǒng)研究233受電弓滑板磨耗檢測技術(shù)研究3.1滑板磨耗檢測算法設(shè)計(jì)本文對受電弓滑板的磨耗檢測主要基于單目測量原理,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,算法流程如圖3.2所示,具體算法步驟如下:(1)對磨耗相機(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)對原始圖像預(yù)處理,包括畸變矯正和濾波處理;(3)對濾波后的圖像進(jìn)行兩次行投影變換對滑板定位,確定檢測區(qū)域;(4)使用閾值自適應(yīng)的Canny邊緣檢測,準(zhǔn)確提取滑板像素級邊緣;(5)對滑板上下邊緣進(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;(7)結(jié)合相機(jī)標(biāo)定參數(shù),在檢測區(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
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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與識別[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)器視覺的ICF靶裝配檢測技術(shù)研究[D]. 萬霏.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于機(jī)器視覺的鋼軌磨耗檢測系統(tǒng)研究[D]. 李冬.南京航空航天大學(xué) 2013
[7]基于計(jì)算機(jī)視覺的車輛單目測距系統(tǒng)研究[D]. 王士明.天津大學(xué) 2012
[8]道路交通標(biāo)線的檢測算法研究[D]. 介炫惠.中南大學(xué) 2012
[9]太陽能硅片絲網(wǎng)印刷視覺自動(dòng)對準(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:3324066

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