基于光电的轮对踏面缺陷检测关键技术研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102870318-SX014学科分类号：080402硕士学位论文基于光电的轮对踏面缺陷检测关键技术研究研究生姓名曾大为学科、专业测试计量技术及仪器研究方向计算机视觉指导教师徐贵力教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一八年二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchontheKeyTechnologiesofWheelTreadDefectDetectionbasedonOpto

2、electronicAThesisinInstrumentScienceandTechnologybyZengDaweiAdvisedbyProf.XuGuiliSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringFebruary,2018承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材

3、料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要列车轮对踏面的运行状态直接关系到列车的运行安全和品质，因此对其表面损伤和缺陷的监测是衡量列车运行安全的重要内容。本文针对轮对踏面动态全周缺陷检测的应用需求，对轮对踏面缺陷检测的关键技术进行研究。首先，本文根据踏面检测的实际应用场景和检测需求，设计和构建了轮对踏面缺陷检测系统。提出一种面向轮对动态全周检测的系统结构方式，并对系统结构中的关键参数进行设计和优化

4、。针对多线结构光应用于轮对检测的问题，本文对多光条的数据融合进行应用分析。其次，对线结构光中心提取这一影响检测精度的关键问题进行分析，针对现有方法对复杂陡变形态不敏感的问题，本文根据线结构光图像梯度分布特性，提出了一种基于自适应模板的中心线提取方法，通过构建自适应权重模板和修正模板对光条中心精确定位，使得算法光条的形态变化更为敏感并且减小了散射光造成的影响。对比Steger方法误差减少了30%，其算法耗时为Steger方法的10%。然后，针对踏面形态三维重建的需求，为了解决同时进行平动和滚动物体的三维重建问题，根据本文应用场景下检测数据的空间形态特点，本文将踏面三维重建转化

5、为多帧检测数据的匹配问题，并在现有匹配方法的基础上，对算法进行改进。改进方法与原方法比，经过相同次数的迭代其匹配精度提高了15%以上。通过本文方法与ICP方法进行重建效果比对和统计，证明本文方法在重建效果和鲁棒性方面的优越性。最后，在踏面缺陷检测方面，针对踏面轮廓标准信号难以精准获取的问题，本文根据踏面信号特征设计了稀疏表示的过完备原子库，通过稀疏表示算法根据检测信号重构无缺陷模板信号，使得系统无需预先获得踏面轮廓的模板。针对深度图像缺陷检测问题，本文通过与标准信号匹配对比获取缺陷信号，三维缺陷信号进行二维插值生成二维深度图像，并提出了基于深度图像对缺陷进行定量检测的方法。

6、针对踏面二维图像缺陷检测和分类的问题，通过深度学习网络进行踏面图像的缺陷预检测和分类。经过实验验证，基于深度图像的缺陷定量计算误差在5%以内，所需时间是常规三维方法的5%。本文针对二维图像提取准确度达到85%左右，相比传统卷积神经网络方法提高了12%以上。关键词：缺陷检测，线结构光，三维重建，图像处理i基于光电的轮对踏面缺陷检测关键技术研究ABSTRACTTheoperatingconditionofthetrainwheelandthetreadisdirectlyrelatedtotheoperatingsafetyandquality.Therefore,themon

7、itoringofthesurfacedamageanddefectsisanimportantmeasureforthesafety.Inthispaper,accordingtotheapplicationrequirementsoftreaddynamiccomplete-cycledefectdetection,thekeytechnologiesofwheel-to-treadfaultdetectionwerestudied.Firstofall,accordingtothepracticalappli