軌道部件圖像檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、軌道部件狀態(tài)檢測(cè)是保障鐵路運(yùn)輸安全的重要手段之一,利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)研制的軌道部件自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)可用來替代傳統(tǒng)人工巡檢,為軌道檢查提供更有效、更經(jīng)濟(jì)的途徑,節(jié)省人力物力資源的同時(shí)提高檢測(cè)速度和精度。
　　 根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境和性能指標(biāo),對(duì)關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行選型,進(jìn)而搭建適合軌道圖像采集系統(tǒng)硬件平臺(tái)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)缺陷識(shí)別系統(tǒng)的軟件實(shí)施方案,重點(diǎn)分析并改進(jìn)鋼軌表面缺陷及扣件缺失檢測(cè)算法,主要包含軌道圖像目標(biāo)區(qū)

2、域提取和缺陷特征識(shí)別兩部分。
　　 軌道圖像目標(biāo)區(qū)域提取是缺陷檢測(cè)的必要前提。針對(duì)鋼軌表面缺陷區(qū)域提取,提出基于軌道峰區(qū)檢測(cè)的自適應(yīng)二值圖像投影法快速提取鋼軌表面區(qū)域。針對(duì)扣件缺失區(qū)域提取,利用各向同性Sobel垂直邊緣檢測(cè)算子和Hough變換對(duì)預(yù)處理后的軌道二值圖像進(jìn)行垂直邊緣檢測(cè),采用扣件邊緣直線從外到內(nèi)逼近的方式實(shí)現(xiàn)扣件區(qū)域的快速搜尋。
　　 在目標(biāo)區(qū)域提取的基礎(chǔ)上,進(jìn)行缺陷特征識(shí)別。針對(duì)鋼軌表面缺陷識(shí)別,采用內(nèi)部

3、點(diǎn)掏空算法和鏈碼跟蹤算法提取并存儲(chǔ)缺陷目標(biāo)輪廓信息,同時(shí)計(jì)算缺陷目標(biāo)的面積、周長(zhǎng)和長(zhǎng)寬比等特征參數(shù),根據(jù)這些參數(shù)實(shí)現(xiàn)鋼軌表面橫向裂紋、縱向裂紋以及剝落掉塊的初步分類。針對(duì)扣件缺失識(shí)別,提出一種改進(jìn)的基于梯度的方向場(chǎng)估計(jì)算法,利用該算法清晰地描繪出扣件的紋理走向,采用方向圖模版匹配和支持向量機(jī)分類算法實(shí)現(xiàn)扣件狀態(tài)的識(shí)別和分類。
　　 應(yīng)用Matlab對(duì)檢測(cè)算法的可靠性及有效性進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,以上算法可快速、準(zhǔn)確檢測(cè)鋼軌表面缺陷