基于视觉的列车车轮踏面擦伤定位方法

为了实现列车车轮踏面擦伤检测,建立了基于机器视觉的踏面擦伤动态检测系统.对该系统中踏面擦伤可疑图像区域定位技术进行了研究.首先,采用快速中值滤波算法平滑原始图像,然后采用基于Canny算法的踏面区域分割算法提取踏面区域,再根据踏面擦伤图像特征设计了基于踏面边缘线扫描搜索擦伤可疑区域的方法提取擦伤可疑图像区域.实验结果表...     

货车车轮踏面区域分割方法研究

为了实现踏面损伤的定位,提出了一种基于自适应阈值平稳小波的货车车轮踏面区域分割算法。首先采用基于自适应阈值平稳小波边缘检测算法检测踏面候选边缘线。最后利用踏面边缘线搜索算法获取踏面区域。实验结果表明：基于自适应阈值平稳小波边缘检测算法能检测到完整踏面候选边缘线,踏面边缘线搜索算法实现了踏面区域的分割。因此,该方法是一种有效的踏面区域分割方法。     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

基于机器视觉的货车轮对踏面异常磨损监测方法

为实现对轮对踏面磨损的准确监测,提出基于机器视觉的货车轮对踏面异常磨损监测方法.结合监测原理采集货车高清图像,将图像转换成灰度图像,通过背景差分方法剔除多余背景,只保留货车轮对图像,将灰度图像转换成二值图像,分割图像内具有特殊含义的不同区域,得到轮对局部踏面信息.运用Canny算子提取图像中货车轮对的踏面边缘,构建灰度空间,依靠灰度共生矩阵映射图像在灰度空间的分布状况,得到可疑区域图像.使用垂直或水平的扫描线对可疑区域图像扫描,若局部区域超出设想阈值,则证明该点为异常磨损点.实验结果证明,所提方法得到的局部图像较为清晰,能够以最小的误差识别货车轮对的异常磨损区域.     

基于变分模态分解的货运列车车轮踏面擦伤故障诊断方法研究

针对采用现有方法诊断所得车轮踏面擦伤的测量值和实际值之间差距较大的问题,提出基于变分模态分解的货运列车车轮踏面擦伤故障诊断方法.将变分模态分解中的本征模态函数定义成一个调幅-调频信号,利用该信号获取窄带的IMF分量,实现对擦伤故障特征的提取.基于特征提取结果,分别计算货运列车低速行驶与高速行驶时的冲击速度,得出踏面擦伤长度.通过振动加速度法计算临界速度与货运列车的行驶速度,得出擦伤深度,以此完成对车轮踏面擦伤故障的诊断.经过实验证明,所设计方法测量结果与实际结果之间误差较小,说明该方法的诊断结果可靠性较高.     

基于振动与图像检测的车轮踏面擦伤检测系统设计

为了解决现有检测系统存在的稳定性不足、检测精准度偏低的问题,本文结合振动与图像检测过程,设计了新的车轮踏面擦伤检测系统.因车轮对钢轨的冲击速度与车轮直径呈负相关、与擦伤长度和行驶速度呈正相关,则可计算轮对在不同行驶速度下对钢轨的冲击速度,并撞击速度与临界速度的关系求得车轮踏面擦伤深度.利用线性激光光源投影踏面表面,把入...     

基于图像畸变校正的车轮踏面区域提取

为了实现踏面缺陷部位面积的精确测量,提出了一种基于图像畸变校正的车轮踏 面区域提取方法。首先采用改进的彩色图像标记分水岭初次分割侧视视角踏面曲面图像,然后 根据踏面曲面图像横向和纵向畸变的不同特点顺次进行平面横纵坐标几何校正并在此过程中完 成踏面区域的二次分割与视角转换,最后得到踏面正视视角矫正图像。实验结果表明,该方法 可以准确分割并校正侧视视角踏面图像,为实现踏面缺陷面积的精确计算打下基础。     

基于改进标记分水岭的彩色踏面图像分割

踏面图像分割是实现踏面区域与背景分离的过程,是联系图像预处理与踏面图像 缺陷检测的纽带。针对传统踏面图像分割方法处理过程中存在的图像信息缺失、区域轮廓分割 精度低和抗干扰能力差的问题,提出了一种基于改进分水岭算法的彩色踏面图像分割方法。首 先使用带色彩恢复的多尺度视网膜增强(MSRCR)调整踏面图像入射分量与反射分量及RGB 3 个颜色通道之间的比例;然后直接计算彩色图像梯度图,通过改进RGB 彩色分量融合运算完 成彩色梯度图像前景与背景的标记后进行分水岭变换得到初始分割结果;最后结合踏面轮廓方 位特点设计图像连通域提取分割算法完成踏面曲面提取。实验结果表明,本方法分割图像边缘 特性好,颜色保真,抗雾霾、光照干扰能力强,可以获得理想的车轮踏面分割结果。     

基于LMM和NARNN的车轮踏面退化状态预测

作为列车的关键走行部件,车轮的退化状态对列车的安全具有重要影响。以车轮踏面磨耗量为研究对象,将历史车轮踏面磨耗数据作为输入,分别采用线性混合模型(LMM)和非线性自回归神经网络(NARNN)对车轮踏面磨耗进行建模。首先,对比不同随机效应的LMM,选择随机系数相关的LMM,进而预测车轮踏面磨耗量;其次,使用随机搜索算法优化NARNN中的参数。结果显示,基于LMM的踏面磨耗值的预测精度更高。     

不同地铁车轮结构几何参数下踏面制动热负荷分析

针对频繁踏面制动产生的热负荷易导致地铁车轮损伤失效的问题,从制动热负荷分析的角度研究车轮设计.采用有限元法建立地铁车轮的踏面制动热负荷分析的数值模型,分析闸瓦宽度、轮辋厚度和辐板形式等结构参数对车轮的三维瞬态温度场及热应力场的影响,提出基于较小制动热负荷的车轮结构几何参数设计建议.     

机车车轮对流传热系数计算

对流传热系数的准确计算对研究机车车轮温度场和应力场及其疲劳寿命预测有重要意义.针对HXD2机车车轮踏面制动过程,建立车轮及其绕流流场计算模型,应用CFD方法通过仿真得到机车车轮在不同运行速度下的对流传热系数.结果表明:由于车轮自身旋转,车轮表面不同位置处的对流传热系数不同;车轮上半迎风面的对流传热系数较大,下半迎风面较小,且都大于背风面数值.计算结果为研究机车车轮对流传热、蠕滑和制动等传热过程提供参考.     

上海地铁统型车轮热机耦合有限元分析

为分析上海地铁统型车轮踏面制动时的热应力,建立上海地铁13号线车轮及上海地铁统型车轮的有限元模型,依据美国铁路协会(Association of American Railroads,AAR)S-660标准、欧洲的BS EN标准、国际铁路联盟UIC 510-5标准,模拟在踏面制动时这二种车轮在曲线、直线和道岔工况下的热机耦合应力场.结果表明,在踏面制动时,上海地铁13号线采用的直辐板车轮和上海地铁统型车轮的应力均满足标准要求,且后者性能优于前者.     

闸瓦磨耗的图像检测方法

本文研究了火车运行过程中获得的闸瓦图像的识别、磨耗的自动检测方法。根据图像中车轮踏面与闸瓦之间存在弧形缝隙的特征,提出了闸瓦磨耗的图像检测方法。实验结果证明,该方法识别率高、鲁棒性好、检测精度高、执行速度快,能够满足实际检测要求。     

基于YOLOv3-tiny的列车轮对踏面缺陷定位与测量方法

针对基于深度学习的轮对踏面缺陷检测算法中检测框尺寸精度不足的问题,文章提出一种结合YOLOv3-tiny与传统图像算法的踏面缺陷检测算法,以实现低CPU消耗的列车轮对踏面缺陷快速定位与几何参数的精确测量.其首先对工业场景下获取到的小样本进行图像增强,然后采用YOLOv3-tiny算法对踏面缺陷进行迁移学习,实现缺陷的粗...     

局部矩不变量轮廓图像角点检测

为解决图像轮廓特征点问题,提出了基于轮廓局部矩不变量的轮廓角点检测方法,通过计算轮廓线支撑区域内中心点两侧轮廓点的不变矩特征,从而提取轮廓曲率函数.实验结果验证了该方法具有抗干扰性好、定位准等优点.     

车轮滑行轮轨热接触耦合有限元分析

为研究轮轨接触温升和热应力规律,用有限元法分别建立锥型踏面车轮和磨耗型踏面车轮在60kg／m钢轨上滑行的三维热接触耦合模型．考虑温度场与结构场相互影响、相关材料参数随温度变化以及轮轨接触问题,对在一定速度下抱死滑行时轮轨温度场和应力场的热一结构直接耦合进行分析．结果表明磨耗型踏面车轮的接触斑面积大于锥型踏面车轮的接触斑面积,且前者接触斑趋近于圆形,后者接触斑为细长椭圆形;材料参数随温度的变化对轮轨温度场和应力场影响很大,不可忽略;温度场对应力场的影响很大,温度升高的趋势与应力升高的趋势相同;磨耗型踏面对轮轨的热损伤比锥型踏面小很多．     

基于言语情境分析的数字语音篡改检测

针对使用拼接手段的数字语音篡改,提出一种基于言语情境分析的篡改检测方法。该方法从背景噪声分析和说话人状态特征分析两方面入手,把语音信号分为语音部分和静音部分,对包含噪声的各个静音片段各帧提取时域和频域特征,对各语音片段提取韵律特征和音质特征,并分别基于贝叶斯信息准则检测特征的跳变点,通过综合判断得到篡改检测结果。实验结果表明,该方法能够比较准确地检测和定位语音拼接点。     

三维人脸建模中关键点的自动定位

针对3D人脸建模形变方法中关键点的获取问题,提出一种关键点自动定位的方法。首先根据需求,确定关键点位置并进行分类;接着利用HSI空间S分量实现头部检测;再采用Harris角点检测技术,结合人脸结构特征和颜色信息,实现特征部位的提取;然后分别在正、侧面照片各特征部位,对不同类别的关键点采用不同的方法,提取相应的2D坐标;将两个角度上提取的2D坐标组合,最终得到关键点的3D坐标。实验结果表明,所提出的关键点定位方法在速度和准确性方面具有良好性能。     

便携式车轮定位参数视觉检测系统研究

将双目视觉测量技术应用到汽车四轮定位中,采用两个摄像机的立体视觉方法,采集目标板图像并提取目标板上特征点,并根据几何模型计算特征点的空间位置,求得目标板的空闯位姿,通过分析车轮运动模型建立车轮参数模型,进而得到需要的角度;完成了亚像素级角点提取并正确匹配,标定了两个摄像机的内外参数与视觉系统参数,得到了目标板的空间位姿,通过实验的方法,验证了方案的可行性,分析了误差来源,同时初步搭建了WINCE嵌入式实验平台进行嵌入式算法研究.     

基于对称性分析的棋盘图像角点检测方法

为实现摄像机标定过程中棋盘图像角点的自动检测,提出一种基于对称性分析的的角点检测方法.该方法主要包括图像特征点提取、初始角点检测和角点检测3部分.首先,根据棋盘图像角点与图像边缘的关系提取图像候选特征点并对其进行聚类.通过采用ChESS算子计算每个聚类对应的图像特征点,实现特征点提取.然后,提出初始角点概念,并以检测到的初始角点为起始点,对具有不同对称性的角点提出相应的检测方法.最后,以检测到的角点为初值进行角点亚像素检测.实验结果表明,检测到的角点重投影精度约为0.12个像素.提出的方法可实现棋盘图像角点自动检测,满足摄像机标定要求.