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1、機(jī)車零部件中,螺栓起著固定各個(gè)部件與車體的重要作用。在機(jī)車運(yùn)行過程中,車體振動(dòng)、外力沖擊和疲勞銹蝕等因素的作用,螺栓可能出現(xiàn)丟失、松動(dòng)等故障,危及行車安全。為了保障機(jī)車運(yùn)行安全,除了利用定期檢修的方式,還可在鐵路軌道自動(dòng)化設(shè)備進(jìn)行列車實(shí)時(shí)圖像狀態(tài)監(jiān)測(cè),應(yīng)用于列車日常檢修。但由于車底部件結(jié)構(gòu)復(fù)雜,對(duì)于關(guān)鍵螺栓故障的排查仍需人工判別,排查效率和可靠性極大地依賴于檢修人員的工作狀態(tài),檢修質(zhì)量無法保持穩(wěn)定的水平,且難以評(píng)估。而目前,圖像識(shí)別技術(shù)
2、已廣泛運(yùn)用于人臉識(shí)別、行人檢測(cè)和車輛檢測(cè)等領(lǐng)域,取得了一定成效,其對(duì)于機(jī)車運(yùn)行故障圖像檢測(cè)的意義是可以預(yù)見的。本文基于結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)和圖像識(shí)別算法,針對(duì)HXD2C型貨車車底關(guān)鍵螺栓進(jìn)行了檢測(cè)算法的研究,實(shí)現(xiàn)了螺栓丟失故障識(shí)別系統(tǒng)功能,對(duì)于提高機(jī)車運(yùn)行故障自動(dòng)檢測(cè)水平具有指導(dǎo)參考的意義。
本文首先在調(diào)研圖像識(shí)別技術(shù)和螺栓故障檢測(cè)技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,對(duì)車底圖像進(jìn)行了圖像預(yù)處理算法研究,對(duì)兩類螺栓區(qū)域圖像進(jìn)行了定位算法
3、的研究和實(shí)現(xiàn),為實(shí)現(xiàn)螺栓檢測(cè)算法制備了分類樣本庫。其次,本文重點(diǎn)研究了兩種基于圖像識(shí)別原理的螺栓檢測(cè)算法,分別是基于梯度直方圖(HOG)特征的支持向量機(jī)(SVM)螺栓檢測(cè)算法和基于Haar特征的Adaboost分類器螺栓檢測(cè)算法,并采用兩種算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)鉤緩裝置擋板螺栓和心盤螺栓的檢測(cè)。最后,在對(duì)比分析兩類算法性能的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了螺栓丟失故障識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì),并進(jìn)行了故障識(shí)別系統(tǒng)測(cè)試,結(jié)果表明:采用HOG-SVM螺栓檢測(cè)算法的螺栓丟失故障識(shí)別
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