基于虚拟仪器的钢轨磨耗检测系统设计

目前国内钢轨磨耗检测技术主要限于三种方法：人工检测，效率低、测量误差大;接触式电子设备测量，传感器相对磨耗大;非接触式光学测量，精度高、应用性不强。为了解决以上存在的问题，本文提出了一种基于虚拟仪器的钢轨磨耗检测的系统设计，该系统主要利用非接触检测原理，结合电涡流位移传感器与NI公司的LabVIEW和PXI设备，实现在线式的实时检测、处理、分析等功能，具有成本低、精度高、操作简单等特点。验证性实验结果表明了该系统具有比其它方法更优越的性能。     

智能钢轨磨耗检测方法的研究

在分析了目前国内外钢轨磨耗检测方法及技术特点的基础上,结合实际需求,提出了基于一字线激光图像处理的钢轨磨耗检测方法。利用一字线激光图像在磨耗钢轨上的弯曲程度检测钢轨磨耗的宽度与深度,通过屋脊形边缘检测法寻找激光图像的中心点和边缘点,并拟合直线;确定磨耗检测的特征量组,利用特征量间的相关系数,去除冗余特征,选择最优特征组合。实验测试结果表明,该方法能够有效提取特征量值,并准确计算钢轨磨耗的宽度和深度值,具有计算信息量小、算法简便、精度高的特点,为钢轨磨耗检测装置的开发奠定了基础。     

激光三角法钢轨磨耗检测系统研究

传统基于图像处理的钢轨磨耗检测系统处理过程复杂、运算量大,难以满足实时检测的需求.为了解决以上问题,基于激光三角法构建了一种新的二维高精度钢轨磨耗检测系统.它采用光切法扫描钢轨轮廓,将直接采集到的轮廓坐标通过以太网传输到工控机上;通过对不同去噪方法的性能比较,最终采用基于灰色关联的中值滤波方法对初始轮廓数据进行预处理;采用基于最小二乘的高斯-牛顿非线性二次拟合来提取轨腰圆心特征点,通过仿射变换将实测轮廓与标准轮廓进行对位,得到钢轨的磨耗值.实验结果表明:该检测系统垂直磨耗和侧面磨耗测量精度均达到±0.2mm,性能优于传统图像检测方法(±0.3mm),满足铁路标准要求,可用于实时检测钢轨磨耗参数,指导轨道维护工作.     

基于光敏传感器导轨磨耗检测系统的研究

文主要对DX-10全固态发射机出现机车是通过轮轨间的摩擦力来传递驱动力和制动力,而轮轨间的摩擦则会导致钢轨磨耗的产生。当磨耗超过一定限度,一方面将增加钢轨与机车车轮踏面的接触面积,使得运行阻力增大,对机车的行车安全造成极大的影响;另一方面机车车辆会发生剧烈摇摆,严重影响乘客旅行的舒适度,所以需要定期地对钢轨磨耗程度进行检测,钢轨的技术状态是否完好,直接影响着列车能否按规定的速度安全、平稳和不间断的运行,本文讨论了利用光的反射原理在钢轨磨耗的自动检测系统中的应用,全面的阐述了系统的工作原理及解决方案。实践证明本系统具有实时测量、速度快,精度高、方便移动等特点。     

一种新的二维开曲线匹配算法研究

在提取碎片轮廓的基础上,提出了一种基于相似变换下的新的尺寸不变为标示符的二维开曲线匹配方法。基本思想是首先以弧长的曲率绝对值的积分方法,通过对轮廓重采样来计算轮廓曲线上的特征点,特征点分曲线为若干段,然后特征段之间的Hausdorff距离来比较两曲线的段的相似性,当Hausdorff距离小于给定的容差时,可认为相应的轮廓是匹配的,实验证明算法更快有效。     

基于双目视觉的钢轨磨耗测量技术研究

近年来随着高速铁路和重载运输的大力发展,客货运量和行车密度大幅度增长,钢轨磨耗日益严重。而我国钢轨磨耗大部分采用接触式卡距或其它接触式测量方法,存在劳动强度较大、精度较低、效率较低等缺点。研制新的非接触式的钢轨磨耗自动测量系统具有重大的意义。目前国内已有基于单目视觉的非接触式钢轨磨耗测量系统的研究。本文针对单目视觉的局限性将双目视觉技术应用到钢轨磨耗测量研究中,对系统关键技术进行了深入的研究,实现了钢轨磨耗的测量。     

一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法

钢轨表面擦伤检测是保障铁路运输安全的重要手段之一。应用图像处理和模式识别技术来处理钢轨数字图像,检测并定位擦伤区域是一种可行且发展迅速的研究手段。课题组在前期工作中提出了一种鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法,该算法首先对钢轨图像进行灰度对比度增强,在此基础上定位可疑擦伤区域并进行判定。算法对于常规擦伤图像具有较高的检测性能,但对于钢轨图像包含多处擦伤且擦伤区域灰度值差异较大的情况,往往造成漏检。针对原算法的不足,提出了一种基于空间滤波的钢轨表面擦伤检测改进算法,该算法对原算法检测到的擦伤区域进行钢轨灰度图均值填充,并对填充后的图像进行二次检测,在重新生成的灰度对比度图中,原检测图像中灰度值不明显的擦伤区域的灰度对比度值得到增强,从而增加了检出的可能性。经实验结果验证,改进算法具有较高的检测性能:在总的时间耗费没有明显增加的情况下,检测的平均准确率为90.8%,平均漏检率为4.0%,较原算法有较大改善。     

基于YOLOv5算法的钢轨扣件分类检测研究

钢轨扣件是保障轨道车辆安全运行的基础,目前依靠人工检查钢轨扣件状态效率低且具有缺陷性。基于YOLOv5算法对钢轨弹条断裂、缺失、移位以及螺栓缺失四种状态扣件进行分类检测研究,文章选取706张含故障扣件的图片进行标注形成钢轨故障扣件数据集,讨论了YOLOv5s、YOLOv5m两种模型对数据集分别训练50、100次后的识别效果,结果显示：采用YOLOv5m模型训练100次的YOLOv5算法对各类别故障扣件的测试精度、召回率、mAP@.5、mAP@.5:.95分别为0.988、0.967、0.987、0.822。该方法对钢轨扣件分类检测具有很好的应用价值。     

基于特征区域的模板匹配改进算法

针对在复杂战场场景下识别提取战场目标过程中,存在识别跟踪效果不好的问题,本文提出了综合运用特征区域匹配算法。首先,对战场环境建立目标运动模型,然后,定义了一种新的最小失配距离(MMD)相似性度量,并基于目标的特征区域进行快速相关匹配,从可能区域中提取出目标。该算法通过精确模板匹配由粗到精的目标搜索策略,既保证了目标提取的精度、速度,又能对各种噪声干扰有较强的抑制,达到战场图像目标匹配的要求。     

基于激光位移传感器的障碍物检测与模式识别

基于激光位移传感器技术,为植保无人机提出了一种新的避障检测方法,包括数据块提取、障碍物基本参数计算以及障碍物模式识别三个部分.提出了根据距离值的有效性,从数据序列中提取障碍物所对应的数据块,以平均角度、平均距离和宽度为基本参数描述障碍物,以及基于障碍物的宽度、数据块的最大间隙、跳变次数和方差为特征的模式识别分类器的设计.实验表明:方法能够有效检测出未知环境下障碍物的方位和距离并对障碍物类型作出判别.     

基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法

铁轨表面缺陷严重影响铁路系统的运行质量和安全,提出了基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法,并重点研究了图像增强和自动阈值分割.采用局部对比度测量法增强铁轨图像对比度,使缺陷区域明显突出于背景区域;采用改进的最大类间方差法分割铁轨增强图像,消除了更多的噪声且保持了必要的缺陷信息.实验结果表明:铁轨表面缺陷检测的准确率和检全率分别达到86.1％和91.9％.     

激光三角位移传感器定位算法优化设计

采用激光三角测距原理设计并制作了高集成度的激光三角位移传感器测头LDSP-100.第一版机型的软件算法基于曲线拟合中的多项式拟合和高斯拟合,进行光斑定位.由于一体化设计对光斑定位稳定性要求极高,单纯的拟合算法定位无法满足.经进一步优化设计,实现了基于平方加权灰度质心的分段平均算法.实验、对比和分析表明:优化后的基于平方加权灰度质心的分段平均算法,重复性误差达到±0.003 7 mm(100 mm量程),即±0.0037％F.S.,高于基于灰度质心的分段平均算法60.4％;高于高斯拟合算法22.9％.     

基于AMR传感器的车辆检测算法

深入研究了各向异性磁阻(AMR)传感器的数据采集原理和特征波形向量提取方法,提出了一种基于AMR传感器的车辆检测算法:自适应状态机的车辆检测算法。该算法可以自适应地更新阈值和基线,利用状态机,达到对车辆的准确和高效的检测。可以用于检测道路交通车流量,也可以应用在大型停车场的车辆诱导系统。     

基于BP-PSO的霍尔位移传感器的温度补偿研究

温度对霍尔传感器的灵敏系数有严重影响,因此霍尔传感器测量位移时的电压输出会随着温度的改变而发生变化。为减小测量误差,需要对霍尔传感器进行温度补偿。首先采用粒子群优化的BP神经网络算法(BP-PSO)建立被测位移与霍尔位移传感器输出电压和工作环境温度的关系,其次依据该算法求出融合后的数据,最后依据通过BP-PSO算法融合后的数据分析温度灵敏度系数和相对误差。研究结果表明,经过温度补偿算法后温度灵敏度系数提高了一个数量级,相对误差也得到相应改善,成功实现了通过补偿算法减小温度对霍尔传感器的影响。     

基于改进的YOLOV3口罩佩戴检测算法

为防止病毒的传播,提出一种可以识别人们在公共场合下是否佩戴口罩的目标检测算法。以YOLOV3为基础,将Darknet-53骨干网络结构与Inception-v4思想相结合,在特征提取网络中引入空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)结构,使特征得到增强,准确率得到提升;选取GIoU (generalized intersection over union)损失函数作为评价指标。实验结果表明,改进后的YOLOV3算法能够有效进行口罩佩戴检测,其算法的平均精度均值相比于原始的YOLOV3提高5.4%,达到90.1%。     

基于激光位移传感器的小转角测量方法研究

针对结构刚度测试中的转角测量问题,提出了一种新的小转角测量方法。采用激光位移传感器测量待测物体的切向线位移值,再通过几何关系将其转换成转角值。建立了包含4个因素的误差数学模型,分析了±1°的测量范围内各误差因素分别对测量结果的影响,结果表明：光斑距刻线标志偏距Δl对误差的影响较大。应用本方法,针对一异形构件进行了扭转刚度测试,当Δl上下限为±1 mm时,测量误差在2%左右,验证了本方法的有效性和准确性。     

分立式激光位移传感器设计

针对制式激光位移传感器不能满足复杂检测环境下几何尺寸检测需求的问题,提出了分立式激光位移传感器的设计方法.此方法可根据检测要求,将激光源与光电探测器分立布置,依据激光三角测距等原理确定系统分立设置的参数,并通过数据采集与标定建模等手段实现激光位移测量的功能.最后通过一设计实例,验证了该方法的可行性.     

基于红外面阵传感器的小目标检测算法

研究了红外面阵传感器图像中小目标的特征,针对目标低信噪比的问题,提出了一种新的单帧红外图像小目标的检测方法。首先用改进的中值滤波对图像进行处理,抑制孤立噪声,然后对图像进行基于提升小波的分解,并用形态学对图像进行背景抑制,最后通过自适应阈值进行二值化分割检测出小目标。实验结果表明：该方法对面阵传感器红外弱小目标有良好的检测效果。