隨著我國(guó)鐵路列車(chē)的不斷發(fā)展,鐵路列車(chē)承擔(dān)著全國(guó)交通運(yùn)輸重大責(zé)任,鐵路列車(chē)的安全運(yùn)行也受到越來(lái)越多的關(guān)注。列車(chē)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,零部件多,人工對(duì)列車(chē)檢查需要大量的時(shí)間和人力,而目前廣泛使用的基于圖像的列車(chē)部件故障檢測(cè)系統(tǒng)只能對(duì)列車(chē)的某些關(guān)鍵部位進(jìn)行故障檢測(cè),無(wú)法完成列車(chē)的零部件檢測(cè)。因此,對(duì)列車(chē)零部件故障檢測(cè)的研究也是不可缺少的。為了有效完成零部件故障檢測(cè),本文以列車(chē)閘瓦螺栓、閘瓦插銷(xiāo)和沙壺部件作為研究對(duì)象,運(yùn)用相關(guān)圖像處理技術(shù)的方法實(shí)現(xiàn)了列車(chē)閘瓦螺栓、閘瓦插銷(xiāo)和沙壺部件異常自動(dòng)檢測(cè)。本文的主要內(nèi)容分為以下三個(gè)方面:1、建立了基于GS-SIFT特征描述子的列車(chē)閘瓦螺栓丟失識(shí)別方法。首先對(duì)閘瓦圖像進(jìn)行預(yù)處理;由于SIFT算法自身的缺陷,通過(guò)對(duì)比分析,得出GS-SIFT算法在不同場(chǎng)景中,對(duì)待測(cè)閘瓦圖像和模板閘瓦圖像進(jìn)行特征匹配時(shí),有更強(qiáng)的適應(yīng)性;進(jìn)而又通過(guò)RANSAC算法篩選得到精確匹配點(diǎn);對(duì)待測(cè)閘瓦圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和縮放矯正;分割目標(biāo)區(qū)域;最后取正常螺栓圖像作為模板遍歷目標(biāo)區(qū)域圖像,判斷螺栓是否丟失。本算法運(yùn)行穩(wěn)定,準(zhǔn)確率達(dá)到96%。2、建立了基于Canny的列車(chē)閘瓦插銷(xiāo)開(kāi)角故障識(shí)別方法。首先依據(jù)閘瓦... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

線(xiàn)段擬合示意圖

直線(xiàn)的參數(shù)描述在圖像分析文中，圖像中邊緣段(,)

列車(chē)故障識(shí)別流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3491165