版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、鐵路扣件是鐵路巡檢中重要的檢測對象之一,連續(xù)扣件的缺失可能導(dǎo)致列車脫軌事件的發(fā)生。近幾年,我國高速鐵路技術(shù)取得了飛速發(fā)展,從而對鐵路維護工作也提出了更高的要求。目前我國鐵路巡檢仍依賴于部分大型巡檢車外加巡道工的人工檢測,隨著計算機技術(shù)的廣泛應(yīng)用,鐵路巡檢也勢必會向著智能化、集成化以及實時檢測的趨勢發(fā)展。
本文在分析了現(xiàn)有扣件檢測算法的基礎(chǔ)之上,最終選定以扣件的彈條作為目標(biāo)檢測對象,利用圖像處理技術(shù),設(shè)計了高速有效的扣件缺失檢測
2、新算法,該算法以DSP作為數(shù)據(jù)處理平臺,最終可以適用于掛載在運行速度最高為300km/h的高速列車上進行實時的扣件缺失檢測。主要的研究內(nèi)容有探討系統(tǒng)的整體設(shè)計方案,研究高速有效的扣件缺失檢測算法,以及系統(tǒng)硬件平臺的搭建和各個子系統(tǒng)的參數(shù)計算、器件選型等。
本文提出了扣件缺失檢測系統(tǒng)的整體設(shè)計方案,以DSP作為數(shù)據(jù)處理平臺,將圖像采集系統(tǒng)采集到的圖像進行缺失檢測算法處理后,最后將結(jié)果傳輸給上位機,以作為后期人工查驗的參考依據(jù)。<
3、br> 本文重點分析設(shè)計了扣件檢測的圖像處理算法。在扣件 T型定位算法中采用了改進的 Hough直線檢測算法,并將最新的基于分?jǐn)?shù)階積分的濾波算法應(yīng)用到了扣件圖像預(yù)處理算法中,從而保證了在去噪的同時有效地保留圖像的邊緣信息。在扣件檢測算法中,對特征增強后的預(yù)處理圖像采用了基于圖像局部方向均值的邊緣檢測新算法進行邊緣提取,并進一步對邊緣圖像信息進行強化,在此基礎(chǔ)之上,提出了逐點掃描的算法,最終實現(xiàn)了對扣件缺失的檢測。經(jīng)實驗室驗證,本算法具
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于圖像的鐵路扣件缺陷檢測算法研究.pdf
- 基于DSP的軌道表面缺陷檢測算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 高速鐵路扣件彈條裂縫檢測算法研究.pdf
- 基于信息熵的鐵路扣件狀態(tài)檢測算法研究.pdf
- 基于DSP系統(tǒng)的AdaBoost人臉檢測算法實現(xiàn).pdf
- 基于DSP間諧波檢測算法的研究.pdf
- 基于DSP的運動目標(biāo)檢測算法研究.pdf
- 基于DSP的柑橘品質(zhì)檢測算法研究.pdf
- 基于灰度不變性的扣件缺陷檢測算法研究.pdf
- 基于DSP的人臉檢測算法設(shè)計與實現(xiàn).pdf
- 基于視覺的行人檢測算法研究及系統(tǒng)設(shè)計.pdf
- 基于DSP的人臉檢測算法研究與實現(xiàn).pdf
- 基于慣性平臺的軌道空間線形檢測算法研究.pdf
- 基于DSP視覺系統(tǒng)的帶鋼表面缺陷檢測算法的研究及實現(xiàn).pdf
- 高速DSP系統(tǒng)設(shè)計及MUSIC算法的實現(xiàn)研究.pdf
- 基于DSP的諧波與間諧波檢測算法的研究.pdf
- 高速目標(biāo)檢測算法研究.pdf
- 基于DSP的多姿態(tài)人臉檢測算法研究與實現(xiàn).pdf
- 高速運動目標(biāo)檢測算法研究.pdf
- AdaBoost人臉檢測算法的DSP實現(xiàn).pdf
評論
0/150
提交評論