鐵路作為交通運輸?shù)拇髣用},在經(jīng)濟社會發(fā)展中起著至關重要的作用。隨著我國鐵路運營里程、運行速度、運行密度的不斷提高,鋼軌表面產(chǎn)生的缺陷會對行車安全造成威脅,甚至危害人民財產(chǎn)和生命安全。目前,已有缺陷檢測方法,如人工檢測法、電磁渦流檢測法和超聲波檢測都存在檢測速度慢的局限性。針對上述問題,本文設計了一種基于圖像處理的鋼軌表面缺陷檢測系統(tǒng),針對如何提高檢測速度并兼顧檢測精度這一關鍵問題,進行了深入研究,具體研究工作如下:(1)設計并搭建了一套硬件系統(tǒng),通過運動平臺帶動鋼軌水平移動,處于鋼軌正上方的工業(yè)相機實時拍攝鋼軌表面獲取鋼軌圖像,并對硬件系統(tǒng)中涉及的硬件進行分析與選型。(2)針對外界因素干擾會導致圖像質量變差的問題,采用圖像預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鋼軌圖像進行圖像增強處理,增強鋼軌區(qū)域和背景區(qū)域對比度。其次,通過維納濾波對鋼軌圖像進行圖像去模糊處理,較少運動模糊對鋼軌缺陷檢測的影響。之后,通過雙邊濾波對鋼軌圖像進行圖像去噪處理,減少噪點對鋼軌缺陷檢測的影響。最后,采用直線段檢測法(Line Segment Detector,LSD)和垂直投影積分對鋼軌區(qū)域進...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：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 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內容及章節(jié)安排
第二章 鋼軌表面缺陷檢測系統(tǒng)設計
    2.1 鋼軌與鋼軌缺陷類型
        2.1.1 鋼軌結構與材質
        2.1.2 鋼軌表面缺陷的類型和形成機理
    2.2 鋼軌表面缺陷檢測系統(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 鋼軌表面缺陷檢測系統(tǒng)總體方案設計
        2.3.1 硬件平臺設計
        2.3.2 軟件系統(tǒng)設計
    2.4 本章小結
第三章 鋼軌表面圖像預處理
    3.1 鋼軌圖像增強
        3.1.1 灰度變換
        3.1.2 直方圖均衡化
    3.2 鋼軌圖像復原
        3.2.1 逆濾波復原
        3.2.2 維納濾波復原
    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 去噪評價分析
    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 實驗結果分析
    3.5 本章小結
第四章 鋼軌表面缺陷檢測
    4.1 基于深度學習的目標檢測相關算法介紹
    4.2 YOLO系列目標檢測算法介紹
        4.2.1 YOLO算法基礎理論介紹
        4.2.2 YOLOv5 算法理論介紹
    4.3 基于注意力機制的YOLOV5 算法
        4.3.1 T2T模塊
        4.3.2 基于注意力機制的 Shuffle Net 模塊
        4.3.3 TPH模塊
    4.4 鋼軌表面缺陷檢測實驗
        4.4.1 實驗環(huán)境配置
        4.4.2 數(shù)據(jù)集構建
        4.4.3 模型訓練
        4.4.4 實驗結果分析
    4.5 本章小結
第五章 鋼軌表面缺陷在線檢測系統(tǒng)設計
    5.1 硬件系統(tǒng)選型
    5.2 軟件系統(tǒng)設計
        5.2.1 軟件設計架構
        5.2.2 軟件測試
    5.3 實驗測試分析
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻



本文編號：4014941