张红波[1]2004年在《基于图像处理的列车轮对参数检测方法的研究及系统设计》文中研究表明列车轮对作为重要的可互换行走部件，对列车安全行驶起着关键性的作用。目前，我国列车轮对的参数检测仍停留在手工测量阶段，技术落后、工作效率低。而日本、美国等国在轮对自动检测方面进行了大量的研究，并研制出各种类型的检测装置，产生了巨大的经济效益。随着我国工业控制技术领域的巨大进步和市场的开放，给计算机控制技术、信息技术在铁路系统的应用带来了前所未有的机遇。 本文介绍了一种应用CCD(Charge Couple Device的缩写，称为电荷耦合器件)图像测量技术实现列车轮对外形尺寸非接触检测的方法，并在此基础上完成了“列车轮对参数检测装置”软件系统的研制。本文阐明了图像的分通道自动采集过程，以及对采集到的原始图像进行预处理过程，达到图像去噪声的目标，本课题采用了阈值分割中迭代阈值和阈值插值相结合的方法，Sobel算子、LoG算子边缘检测算法，基于数学形态学的膨胀运算子进行边缘断点连接以及目标提取中的投影法和边缘跟踪方法，使得提取轮对图像边缘达到测量精度的要求。对系统进行标定时，采用了非线性模型，提高了图像的测量精度。同时对测量结果的精度进行了试验验证和分析，满足了测量的要求。 本课题软件在Windows2000系统上开发，实现了基于图像处理技术的轮对参数检测，完成了预期的目标，各项功能都满足了系统要求，软件的稳定性也得到了测试。
张爽[2]2017年在《列车轮对几何参数在线检测关键技术研究》文中研究说明本文结合列车轮对制造企业生产实际问题和吉林省科技发展计划重点科技攻关项目《列车轮对制造质量在线检测关键技术研究》(项目编号:20160204005GX),以列车轮对为具体应用对象,研究了列车轮对车轮型面圆弧曲线半径、车轮滚动圆直径、车轮径向跳动等几何参数和车轴端面刻印字符的在线检测技术。根据列车轮对制造质量在线检测的设计要求,基于机器视觉和激光检测技术,研究开发了列车轮对几何参数和轴端刻印字符在线检测系统,设计了利用轮对车轴中心孔和轴承表面为基准的二种定位支撑机构、万向节旋转驱动机构、高精度水平/垂直移动机构、底座龙门支撑机构等机械结构;选择了由AT相机和线激光器构成的结构光传感器、数据采集卡、伺服电机、伺服放大器、运动控制卡等数据采集与电气控制元件;研发的列车轮对制造质量在线检测工程样机经生产现场实验测试,对列车轮对车轮型面圆弧曲线半径、车轮滚动圆直径、车轮径向跳动等几何参数和车轴端面刻印字符的在线检测结果能够满足设计要求。论文分析了视觉检测摄像机模型中摄像机坐标系、世界坐标系、图像像素坐标系和图像物理坐标系等四个坐标系之间的变换关系,研究了利用线结构光线传感器进行测量的数学模型。针对列车轮对车轮型面检测中存在的因轮缘遮挡导致测量盲区的工程实际问题,提出了采用二个线结构光传感器完成列车轮对车轮轮缘检测的技术方案,并利用Halcon软件中的标定工具箱完成了对两台摄像机的标定。研究了构成列车轮对轮缘曲线上各段圆弧半径的检测方法。针对轮缘曲线上BC段和EF段圆弧较短,且测量数据较少,按最小二乘法计算圆弧半径存在较大误差的问题,提出了通过基于圆弧设计端点和理论半径为约束条件的被测圆弧半径计算方法,有效提高了圆弧半径的测量精度;提出了应用人工蜂群算法搜索多圆边缘的检测算法,利用人工蜂群算法的优势,提高了算法的搜索效率;针对由多段圆弧组成的轮缘曲线,利用人工蜂群算法,优化了列车轮对型面曲线的检测数据;并通过实验验证了所提出的检测算法能够有效的提高列车轮对轮缘曲线上各段圆弧半径的检测精度。提出了在频域内列车轮对车轮型面叁维点云数据进行配准的方法,利用编写的MATLAB程序,完成了二个线结构光采集的列车轮对车轮型面叁维点云的准确配准,解决了单个线结构光传感器因轮缘遮挡只能采集到部分车轮型面数据而无法计算整个车轮型面参数进行检测的工程实际问题。针对列车轮对轴端刻印字符由于深浅不同及光照角度而产生的轮廓边缘模糊的问题,本文提出两种刻印字符识别方法。其一是根据字符图像边缘灰度梯度突变的原理并采用小生境人工蜂群算法,模拟蜂群寻找蜜源的群体行为,利用蜂群迭代搜索方法来搜索字符图像边缘点,并根据字符图像的特点,在人工蜂群算法中引入小生境技术,将蜂群分组及设定小生境半径引导算法收敛到每个对应的字符上,达到全局优化求解的能力及求解精度的平衡。其二是针对列车轮对轴端刻印字符与背景无色差、具有深度信息的特点,提出了采用线结构光传感器采集轮对轴端字符点云信息,并结合总体最小二乘平面拟合的方法,在字符点云深度数据中提取字符的轮廓信息。通过实验,验证了所提二种方法的有效性。实验表明,本文研究开发的列车轮对制造质量在线检测系统具有较高的检测精度,同时能够满足列车轮对生产在线检测速度要求。本文研究所取得的成果,对于应用智能检测技术完成列车轮对制造质量在线检测具有理论意义和实用价值。
马龙深[3]2014年在《列车车轮直径在轨动态检测技术研究》文中指出列车轮对作为列车的行走部件,列车车轮直径和同轴轮对直径差都是轮对的重要参数,它们的状态直接关系到列车的行车安全,发达国家相继完成了列车轮对综合参数动态检测系统研究,而我国依然停留在手工检测的时代,不仅检测效率低,周期长,而且受人为因素影响大,随着高速铁路的飞速发展,现有的检测方法根本无法与之相匹配,因此,研究新型的列车车轮直径在轨、动态、非接触、高效高精度的检测系统迫在眉睫。本文设计了利用两个2D激光位移传感器相互配合实现了对列车车轮直径的在轨动态检测方法,设计激光位移传感器的装夹平台,利用转台与升降器结构配合,共同实现了激光位移传感器的安装和精确定位,采用减震装置与升降器的悬臂梁机构使激光位移传感器不直接于铁轨路基接触,最大程度减小列车通过时产生的震动对测量结果的影响。论述激光位移传感器数据采集的软硬件设计与转台、升降器步进电机控制的软硬件,利用LabWindows/CVI设计了人机交互界面,完成管理人员对系统参数的设定与测量结果的查看、储存与查询。建立模型,应用MATLAB对模型进行仿真；对机械系统与光学系统的误差进行分析,验证测量方法能够达到列车车轮直径测量精度要求。整个系统是集光、机、电等多学科交叉知识一体的综合检测系统,运用传感器技术、信号测试技术、数字信号处理等技术,实现了对运行的列车车轮直径的测量,不仅满足了列车车轮直径尺寸精度的要求,而且缩短了测量所需要的时间,提高了效率。
黄熙[4]2008年在《基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术研究》文中进行了进一步梳理轮对是铁路车辆重要的走行部件,轮对踏面的损伤会对列车运行产生许多不良影响。因此,迅速准确地检测轮对踏面的损伤,确保磨耗量不超过规定的限度,对于保障列车运行的平稳性和安全性具有重要的现实意义。目前国内车辆轮对踏面检测还是以人工检测为主,大量的测量数据需要人工记录,劳动效率差、可靠性低且不便于信息化管理。论文主要研究基于图像处理与机器视觉的轮对踏面磨耗和相关参数的自动检测技术。检测系统通过步进电机控制轮对旋转,并以激光作为光源扫描轮对踏面,形成踏面光带轮廓,同时用面阵CCD(Charge Coupled Device)采集踏面光带轮廓图像。计算机对采集的图像进行图像处理和图像分析,运用的主要算法有图像类型的转化、图像反色、中值滤波、LOG(Laplacian of Gaussian)锐化算子、基于迭代法的阈值分割、细线化等,使得提取的轮对图像信息达到了较高的精度。系统标定采用两步法,通过畸变校正提高了标定精度。采用模式识别中的差影法对轮对踏面的磨耗进行了快速准确的检测,并根据图像的相加运算来测量轮对的相关参数。分析了实验测量结果的误差来源,并提出了具体的测量装置的改进方案。
赵恩铭[5]2005年在《列车轮对自动检测系统》文中提出车辆轮对作为列车上重要的可互换走行部件,在铁路安全运输和速度方面起着关键性的作用。目前,我国车辆轮对的检测仍停留在手工测量阶段,技术落后、工作效率低。而日本、美国等国在轮对自动检测方面进行了大量的研究,并研制出各种类型的检测装置,产生了巨大经济效益。随着我国工业控制技术领域的巨大进步和市场的开放,给计算机控制技术、信息技术在铁路系统的应用带来了前所未有的机遇。 本文介绍一种应用CCD(Charge Couple Device)图像测量技术实现列车轮对外形尺寸非接触检测的方法,并在此基础上完成了“列车轮对自动检测系统”软件的开发。本文首先介绍了“检测系统”的硬件组成,然后针对由硬件装置误差引起的采集图像的几何畸变,采用二元多项式方法对其进行几何校正,应用“统计均值法”对图像进行分割,求出车轮踏面的各项参数。最后,建立数据库,实现数据的存储、编辑、查询等功能。通过在实验室对标准物进行测试实验,得到测量结果并进行分析,得出由软件系统求得的各项参数满足系统的要求,“列车轮对自动检测系统”能够实现对列车轮对准确测量的结论。
徐志军[6]2017年在《车轮几何参数检测及误差分析》文中研究表明伴随着中国经济和科技实力的全面快速发展,国民经济和人民出行对交通运输的需求日益增长,轨道交通作为交通运输技术的重要一个分支,具备速度快、运量大、安全舒适、节能减排、效率高等无法媲美的优点。近十年来,轨道交通在国内外的发展突飞猛进,包括高速铁路、城际铁路、城市地铁。轨道交通建设的里程数增加速度也十分迅猛,运输量也快速上升。轨道交通发展在为国内经济发展、人们出行便利服务的同时,轨道交通的运输特点也发生了变化:运输任务加大、行车密度提升、运行速度提高,也正是因为这些变化,轮轨之间的相互作用也随之增大,加速了车轮轮对踏面的磨损,车轮几何参数的变化也随之加速。车轮几何参数的变化程度很大程度上决定了轮对的使用寿命,是线路大、中、小维修工作的重要部分,相关轨道公司的工务部门需要定期对车轮几何参数进行测量,掌握车轮几何参数变化情况,实现对其合理预测,进而相应地制定合理并具有针对性的维护计划。所以,对车轮几何参数实现高效准确的在线动态跟踪检测是一项十分必要的任务。本学位论文主要研究工作和创新成果,概括起来主要包括以下几个方面:1:介绍了车轮几何参数检测的主要内容,提出一种在线式动态跟踪检测方法,介绍测量的技术原理,基于激光叁角法和图像处理技术设计的传感器,实现了对车轮轮对踏面轮廓非接触式高精度地检测,结合无线射频识别技术,提出了基于该技术的车轮几何参数动态在线跟踪检测方案,阐述了各个车轮几何参数的计算算法。2:车轮踏面轮廓图像处理,分析了车轮轮廓激光光带图像噪声来源和分类,利用空域滤波和频域滤波技术对车轮轮廓图像进行处理降噪,对处理后的图片进行比较分析,选择合适的降噪处理算法。车轮踏面轮廓检测的重要一个环节是对激光投射在轮对踏面形成的光带中心点提取,本文在对各种传统方法进行分析研究后,采用灰度重心法提取激光光带中心点。在此基础上,研究分析二维图像坐标系、传感器坐标系和世界坐标系叁者之间的关系,得出了激光轮廓传感器的测量坐标系,根据轮廓上各点在测量坐标系坐标换算得到激光发射点的距离。3:在图像处理技术和激光轮廓传感器的基础上实现车轮几何参数在线动态跟踪检测后,针对列车在线动态行驶,钢轨竖向振动位移情况,分析了其对车轮几何参数中车轮滚动圆直径检测可能带来的误差进行了分析,建立有限元模型,分析轨道振动,结合车轮滚动圆动态在线测量原理,在ANSYS下进行模拟仿真计算,得出钢轨竖向振动对其测量可能带来的影响。4:根据提出的车轮几何参数在线动态跟踪检测方法,现场布置传感器,进行现象实验,并得出结果。
贾传宝[7]2016年在《基于光电图像的轮对磨耗参数在线检测技术研究》文中指出随着我国轨道交通的发展,特别是近几年来车辆的大幅度提速,我国整个铁路运输行业得到一个飞速发展的机会,然而,更高的速度也增大了车辆运行过程中的安全隐患。轮对是车辆最重要的走行部件之一,与车辆的运行安全息息相关,长期的运行会加剧轮对的磨损,因此,对轮对外形参数进行检测具有十分必要的意义。在基于机器视觉的轮对检测方法中,图像采集相机对轮对的成像位置至关重要,其在空间中的安装位置严重影响着后期轮对参数计算的精度。由于安装限位的影响,相机安装在低于轨道水平面的特殊位置,狭小的空间给人工精确调节相机带来了很大的麻烦。为了提高轮对磨耗检测精度,优化检测方法,本文根据铁道部对轮对参数检测指标的要求,设计了一种基于光电图像的轮对磨耗参数在线检测方法,通过对倾斜位置成像特点的分析和计算,实现对轮对磨耗参数的检测。本文主要研究内容如下:1、根据结构光成像法的检测原理设计了轮对参数在线检测模型,通过分析车辆运行环境的复杂情况和轮对的特点,针对性地设计了基于倾斜角度视场下采集得到的图像来计算轮对参数的计算方法。2、对于检测方法中比较关键的轮对参数计算算法进行了详细的阐述,根据相机安装位置对轮对成像的特点提出了依据几何光学成像的计算方法,建立了空间轮对参数特征点物像之间的对应关系,最终完成从图像到空间实际坐标的转化关系,从而计算出轮对参数。3、对参数检测实现的方法进行了设计,主要包括图像采集、相机标定、图像处理和参数提取等几个部分,针对每一部分的具体设计情况及硬件选型进行了详细的说明和公式推导。4、对设计方案中参数计算方法的精度进行了实验验证,主要包括相机标定实验和参数计算实验。相机标定实验主要通过标定板对相机空间安装角度精度进行验证,参数计算实验是通过对标定板上确定点之间的距离进行计算,模拟验证轮对参数计算公式的精度。
赵乐[8]2016年在《机车车辆轮对几何尺寸检测系统研究》文中提出中国经济的快速发展,使得整个运输行业得到前所未有的大繁荣,铁路运输行业近些年也是成长迅速,列车轮对是车辆走行部中的非常关键的部件,对于铁路的安全运输发挥着极大的作用。传统的机车车辆轮对几何尺寸的检测主要依靠人工进行。传统的人工检测不仅效率低下,而且对检测者的体能要求较高,容易出现漏检和漏修等情况,使列车在运行过程中存在重大的安全隐患。研究机车车辆轮对几何尺寸检测系统可以实现对其轮对几何尺寸的在线测量。这样不仅提高了工作效率,满足我国铁路快速发展的需要,而且一定程度上提高了铁路运输的经济效益。本论文研究的是机车车辆轮对几何尺寸的检测,分析了现有测量方法的一些不足,并结合我国实际情况设计了使用激光位移传感器在线测量轮对几何尺寸的方法,可以对轮对的车轮直径、轮缘厚度、轮对内侧距、轮辋宽度进行测量。对车轮直径测量时,选择使用叁个激光位移传感器,在一定程度上使测量精度有了提高,并对激光传感器光束的出射角度和相邻传感器之间的安装距离进行了优化设计,对测量系统进行了误差分析。研究了激光传感器测量噪声的标定方法,轮对直径的标定方法和轮缘厚度、轮辋宽度、轮对内侧距的标定方法。选取了能够满足使用条件的设备并进行了现场安装,完成了现场试验,并对结果进行了分析,验证了此测量系统的可行性。
王伟强[9]2011年在《城轨车辆车轮踏面擦伤检测技术的研究》文中进行了进一步梳理城市轨道交通是城市公共交通的骨干,具有运量大、安全、快速、环保、节约能源等特点,受到我国许多大城市的青睐。列车作为城市轨道交通的载体,其运行状态直接关系到乘客的人身财产安全；车轮是列车重要的走行部件,车轮踏面擦伤是列车行车事故的隐患之一。因此,对踏面擦伤的检测就显得尤为重要,如何对其进行高效、准确地故障诊断是值得研究的问题。本论文源于国家863计划项目“城市轨道交通列车在途监测与安全预警关键技术”。该项目旨在提升我国城市轨道交通安全保障水平和能力保持水平,为我国城市轨道交通的可持续发展提供基础性和全局性技术与装备支撑。1.介绍了城市轨道交通车辆的相关知识,分析了车轮踏面擦伤的典型故障及其危害,比较了目前国内外采用的各种在线检测方法,然后选择振动加速度法作为检测踏面擦伤的主要方法。2.根据踏面擦伤振动信号的特征,本文采用S变换的时频域分析算法对踏面擦伤信号进行特征提取和定位,以此,设计了基于振动信号的踏面擦伤检测子系统,并对实测数据进行了验证,检测效果甚好。3.为防止加速度振动法检测踏面擦伤出现误判、漏检等问题,本文提出了应用踏面的表面粗糙度作为检测踏面擦伤的一个指标,利用先进的激光技术和光纤技术,设计了基于激光散射特性的踏面擦伤检测子系统,并进行了理论分析,验证了其可行性。4.最后给出了两个系统实现踏面擦伤检测的具体算法,形成了以“地面系统”为主,“车载系统”为辅的综合检测系统,提高了踏面擦伤检测的效率和整个系统的可靠性。
庄明磊[10]2015年在《基于机器视觉的机车车轮状态在线检测系统研究》文中研究指明机车的轮对工作状态对机车安全行驶异常重要,但目前检测方法主要是人工检测,效率低、劳动强度高,因此,机车轮对工作状态检测的自动化与智能化处理显得尤其关键。本文主要针对机车的车轮踏面损伤和外径测量技术进行深入研究,采用图像处理和光电测量技术,研发基于机器视觉的机车车轮踏面损伤检测及其外径测量系统,用于实现车轮踏面损伤自动检测及外径动态测量。论文主要工作包括以下几个方面:1)针对车轮踏面损伤区域检测,首先,利用自适应阈值分割技术和边缘检测,初步确定损伤的大致区域;然后,利用踏面图像的损伤纹理特征,基于灰度共生矩阵计算,选取方差、对比度、逆差矩、相关性4个纹理特征量,采用K-Means聚类算法,依据相似性度量准则,结合聚类区域的轮廓信息,确定损伤区域,计算出损伤面积;根据系统研发要求以及损伤面积为主要判断指标,最终做出损伤等级判定。2)针对车轮外径测量,利用圆与弦之间的关系确定直径计算方法。首先,将2条平行的红外激光线打在车轮的外侧面,获取带有2条弦的车轮图像;然后,根据激光线端点区域灰度值的梯度变化,采用局部的自适应阈值,提取出车轮上的2条激光线。同时,根据激光线的连通性,检测出激光线的端点,即得到2条弦。最后,利用2条弦的4个端点,计算出车轮外径。3)研发了基于机器视觉的机车车轮踏面损伤检测及其外径测量系统。根据系统技术性能,设计了系统的硬件和软件系统,实现了机车轮对动态采集、车轮踏面自动提取、踏面损伤在线检测、损伤级别智能判定、车轮踏面图像拼接、在线数据实时传输等功能。研发系统在北美TTCI的在轨检测试验现场进行了实验,试验结果表明,系统能够完成在线的车轮损伤检测及损伤等级认定,二级以上损伤的检测精度达到90%。
参考文献：
[1]. 基于图像处理的列车轮对参数检测方法的研究及系统设计[D]. 张红波. 中国农业大学. 2004
[2]. 列车轮对几何参数在线检测关键技术研究[D]. 张爽. 吉林大学. 2017
[3]. 列车车轮直径在轨动态检测技术研究[D]. 马龙深. 长春理工大学. 2014
[4]. 基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术研究[D]. 黄熙. 中南大学. 2008
[5]. 列车轮对自动检测系统[D]. 赵恩铭. 黑龙江大学. 2005
[6]. 车轮几何参数检测及误差分析[D]. 徐志军. 西南交通大学. 2017
[7]. 基于光电图像的轮对磨耗参数在线检测技术研究[D]. 贾传宝. 杭州电子科技大学. 2016
[8]. 机车车辆轮对几何尺寸检测系统研究[D]. 赵乐. 石家庄铁道大学. 2016
[9]. 城轨车辆车轮踏面擦伤检测技术的研究[D]. 王伟强. 北京交通大学. 2011
[10]. 基于机器视觉的机车车轮状态在线检测系统研究[D]. 庄明磊. 南京航空航天大学. 2015