货车转向架新型智能铆接设备及质量监测系统的研制

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1、国内图书分类号：U270.6密级：公开国际图书分类号：629.4西南交通大学硕士研究生学位论文货车转向架新型智能铆接设备及质量监测系统的研制年级二零一五级姓名柳宁申请学位级别硕士专业车辆工程指导老师倪文波教授二零一八年四月ClassifiedIndex：U270.6U.D.C：629.4SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisDEVELOPMENTOFNEWINTELLIGENTRIVETINGEQUIPMENTANDQUALITYMONITORINGSYST

2、EMFORFRIEIGHTWAGONSBOGIESGrade:2015Candidate:LiuNingAcademicDegreeAppliedfor:MasterDegreeSpeciality:VehicleEngineeringSupervisor:Prof.NiWen-boApril.2018西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部

3、或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密□，在年解密后适用本授权书；2．不保密□，使用本授权书。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导老师签名：日期：日期：西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1．利用机器视觉和传感器技术，完成了一种铆接质量在线监控和离线分析诊断系统和新型智能铆接设备的研制。2．完成了智能铆接泵站电气控制系统的设计；完成了智能铆接泵站质量检测系统的软件开发工作。3

4、.设计了基于Histogram特征及BP神经网络的图像识别的位置判定方法。4.所研制的智能铆接泵站及铆接质量检测系统在工厂完成了铆接试验，效果良好。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：日期：西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要随着中国轨道车辆制造行业的

5、飞速发展，铁道车辆企业对车辆装配工艺质量在线监控系统和质量问题追溯体系有着越来越迫切的需求。虽然计算机辅助装配技术在高速动车组等高端产品中已有很多应用，但在货运列车中大量使用的拉铆钉装配工艺中，还是大量依赖操作人员的经验技术，铆接质量检测则是依靠“目测”的方式来完成，不仅效率低、成本高，已无法适应铁道货车制造行业的发展要求。基于此，论文提出一种铆接质量在线监控和离线分析诊断系统解决方案。通过图像识别及传感器技术，完成对多源数据的采集、分析、储存，实现多种组装生产线下的工艺质量曲线数据处理，工艺质量在线判定和实

6、时预警，以及铆接位置识别和质量追溯等功能。本文对新型智能铆接设备及质量监测系统的硬件组成和软件开发等内容展开研究，完成了系统的研制，在现场应用中证明了系统的有效性。论文根据短尾拉铆销结构特点和装配工艺过程，结合国内外铆接设备的应用现状，在分析了国内外对铆接质量检测的基础上，为了实现拉铆钉质量检测的自动化、实时性、质量问题的可追溯性，设计了一种利用图像识别及传感器技术的计算机辅助检测系统。在分析了现有转K6型转向架制动杠杆拉铆钉装配工艺后，构建了智能铆接系统的系统构架，并在此基础上完成了系统的机械结构、电气控制

7、系统设计、传感器的选型等工作。系统软件基于LabVIEW编程平台，采用模块化的开发思路，通过对系统功能层次划分，实现系统分层控制，便于软件模块化开发。本文分别给出了泵站自动化控制系统设计方案、铆接数据获取及铆接质量判定体系建立过程、图像采集系统设计方案及其他功能的实现方案，并给出了系统软件的交互界面的设计。作为系统软件质量追溯体系建立的核心部分，重点比较了4种基于铆接位置判定的图像识别方法的优劣，分别是基于Hough变换的轮廓提取法、基于Harris/Sift/Suft特征提取的图像融合及图像识别法、基于Hi

8、stogram特征及BP神经网络的图像识别以及基于开源工具Zbar的条形码/二维码的识别算法，并最终选择了第3种方案。最后，在某车辆厂和某车辆段进行的设备和系统调试和试运行试验，证明了该方案的可行性。该系统的研制成功为铁路货车的质量保障体系建立提供了一种可行的工艺装备。关键词：短尾拉铆钉；工艺质量检测；计算机辅助装配；传感器技术；图像识别西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractAlon