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基于圖像處理的鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2024-12-07 06:19
  鐵路作為交通運(yùn)輸?shù)拇髣?dòng)脈,在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用。隨著我國(guó)鐵路運(yùn)營(yíng)里程、運(yùn)行速度、運(yùn)行密度的不斷提高,鋼軌表面產(chǎn)生的缺陷會(huì)對(duì)行車安全造成威脅,甚至危害人民財(cái)產(chǎn)和生命安全。目前,已有缺陷檢測(cè)方法,如人工檢測(cè)法、電磁渦流檢測(cè)法和超聲波檢測(cè)都存在檢測(cè)速度慢的局限性。針對(duì)上述問題,本文設(shè)計(jì)了一種基于圖像處理的鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng),針對(duì)如何提高檢測(cè)速度并兼顧檢測(cè)精度這一關(guān)鍵問題,進(jìn)行了深入研究,具體研究工作如下:(1)設(shè)計(jì)并搭建了一套硬件系統(tǒng),通過運(yùn)動(dòng)平臺(tái)帶動(dòng)鋼軌水平移動(dòng),處于鋼軌正上方的工業(yè)相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝鋼軌表面獲取鋼軌圖像,并對(duì)硬件系統(tǒng)中涉及的硬件進(jìn)行分析與選型。(2)針對(duì)外界因素干擾會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量變差的問題,采用圖像預(yù)處理方法減少外界因素的干擾。首先,通過非線性灰度變換對(duì)鋼軌圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理,增強(qiáng)鋼軌區(qū)域和背景區(qū)域?qū)Ρ榷。其?通過維納濾波對(duì)鋼軌圖像進(jìn)行圖像去模糊處理,較少運(yùn)動(dòng)模糊對(duì)鋼軌缺陷檢測(cè)的影響。之后,通過雙邊濾波對(duì)鋼軌圖像進(jìn)行圖像去噪處理,減少噪點(diǎn)對(duì)鋼軌缺陷檢測(cè)的影響。最后,采用直線段檢測(cè)法(Line Segment Detector,LSD)和垂直投影積分對(duì)鋼軌區(qū)域進(jìn)...

【文章頁數(shù)】:86 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 鋼軌與鋼軌缺陷類型
        2.1.1 鋼軌結(jié)構(gòu)與材質(zhì)
        2.1.2 鋼軌表面缺陷的類型和形成機(jī)理
    2.2 鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的功能和性能要求
        2.2.1 功能要求
        2.2.2 性能要求
    2.3 鋼軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)
        2.3.1 硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)
        2.3.2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 鋼軌表面圖像預(yù)處理
    3.1 鋼軌圖像增強(qiáng)
        3.1.1 灰度變換
        3.1.2 直方圖均衡化
    3.2 鋼軌圖像復(fù)原
        3.2.1 逆濾波復(fù)原
        3.2.2 維納濾波復(fù)原
    3.3 鋼軌圖像去噪
        3.3.1 噪聲分類
        3.3.2 去噪方法
        3.3.3 去噪評(píng)價(jià)分析
    3.4 鋼軌區(qū)域提取
        3.4.1 基于LSD的鋼軌區(qū)域提取方法
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 鋼軌表面缺陷檢測(cè)
    4.1 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)算法介紹
    4.2 YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)算法介紹
        4.2.1 YOLO算法基礎(chǔ)理論介紹
        4.2.2 YOLOv5 算法理論介紹
    4.3 基于注意力機(jī)制的YOLOV5 算法
        4.3.1 T2T模塊
        4.3.2 基于注意力機(jī)制的 Shuffle Net 模塊
        4.3.3 TPH模塊
    4.4 鋼軌表面缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
        4.4.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        4.4.3 模型訓(xùn)練
        4.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 鋼軌表面缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    5.1 硬件系統(tǒng)選型
    5.2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.2.1 軟件設(shè)計(jì)架構(gòu)
        5.2.2 軟件測(cè)試
    5.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào):4014941

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