钢轨磨耗测量及轨面伤损实时检测方法与软件实现

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：钢轨磨耗测量及轨面伤损实时检测方法与软件实现Themethodandsoftwareimplementionofrailwearmearsurementandreal-timesurfacedefectsdetection作者姓名：刘恒指导教师姓名及学位、职称：陈哲教授学科、专业名称：光学工程学位类型：科学学位论文提交日期：2016年6月6日论文答辩日期：2016年6月2日答辩委员会主席：蔡志岗教授论文评阅人：学位授予单位和日期：独创性声明本人声明所呈交的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

2、外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得暨南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日暨南大学硕士毕业论文摘要随着我国铁路里程的迅速增长，在轨道运营高速化和重载化的趋势下，钢轨磨耗及轨面伤损检测显得越来越重要。传统的人工检测早已不能满足现在庞大的检测需求，必须采用一种新的高效率的检测方法。本文基于视觉测量技术和图像处理手段，实现了钢轨磨耗的无损测量。深入研究常用的几种相机标定方法之后，选定了Zhang平面标定法对面阵相机进行标定，从而解决了钢轨

3、轮廓图像透视失真的问题。设计了钢轨轮廓图像处理算法，并对阈值分割、图像细化、轮廓还原、图像配准和磨耗计算等步骤进行了深入研究。在验证算法之后，基于VisualC++和OpenCV，采用模块化编程，完成了钢轨磨耗测量软件的开发。实验结果表明，该软件能很好地计算出钢轨磨耗值，精度可达到亚像素级别。同时，为了进一步提高工程实用性，本文在课题组已经实现轨面伤损检测的基础上，基于图像采集卡的二次开发研制了轨面伤损实时检测系统。详细了解图像采集卡的工作流程及其提供的软件开发包之后，本文将轨面图像处理程序很好地嵌入其中，实现了轨面图像实时采集处理。为了对软件性能进行测试，在实验室模拟了面阵相机和

4、轨道快速相对运动的场景。动态测试结果表明，软件检测精度达到了94.5%，平均每幅图像检测耗时为20.24ms，在1mm/线的精度下换算成列车速度约为85.38km/h，基本达到了普通铁路和地铁线路的检测要求。关键词：钢轨磨耗检测相机标定轮廓还原图像配准实时检测二次开发I暨南大学硕士毕业论文AbstractWiththerapiddevelopmentofhigh-speedrailwaysandoverloadedrailwaysinourcountry,it’smoreandmoreimportantforrailwearandrailsurfacedefectsdetectio

5、n.Thetraditionalmanualtestingcannotmeettheneedsofdetectionincurrentsituation,wemustadoptanewefficientdetectionmethod.Thenondestructivemeasurementofrailwearisrealizedbasedonthevisionmetrologyandimageprocessingmethodinthispaper.TheZhangplanecalibrationmethodisselectedtocalibratethecamerafromsome

6、commonlyusedcameracalibrationmethods,whichcansolvetheproblemofperspectivedistortioninrailprofileimages.Thealgorithmofrailprofileimageprocessingisdesigned,andthestepsofthresholdsegmentation,imagethinning,contourreduction,imageregistrationandwearcalculationaredeeplystudied.Aftertheverificationof

7、thealgorithm,basedonVisualC++andOpenCV,thesoftwareofrailwearmeasurementisdevelopedbyusingmodularprogramming.Experimentalresultsshowthattherailwearcanbewellcalculatedbythesoftware,andtheaccuracycanreachthesubpixellevel.Meanwhile,inordert