基于2D与3D激光图像的轨道扣件状态智能检测

传统的轨道扣件检测主要依靠二维图像,存在检测精度低等问题。因此,提出一种基于2D与3D激光图像的轨道扣件状态智能检测方法。通过图像灰度化与线性加权融合处理构建三组轨道扣件数据库;利用YOLOv5进行轨道扣件状态的自动检测与螺栓区域定位;提出基于区域收敛的螺栓分类法,区分道钉与螺母区域;结合三维深度信息并确定阈值,实现螺栓松动检测。实验结果表明：经过线性加权融合处理的模型精确率比另两组实验高3.2%、11.3%;同时,提出的检测方法能够实现轨道扣件状态智能检测及螺栓松动的自动检测,具有较强的适用性。     

基于机器视觉的螺栓松动旋转角度测量

螺栓松动检测对于保障钢桥的正常安全运营十分重要,现有的螺栓松动检测方法由于存在效率低成本高等缺点而难以被广泛应用.为提高钢桥中螺栓松动检测的效率并降低成本,提出一种基于机器视觉技术的螺栓松动旋转角度测量方法以检测螺栓松动,包括以下四步:图像获取、图像预处理、螺栓特征提取和角度计算.首先,使用消费级相机在螺栓附近从任意角度获取图像.然后,对图像进行色阶调整、透视变换和图像灰度化以满足后继方法的要求.接着,使用灰度阈值分割算法并结合形状特征筛选机制提取出图像中螺栓六边形区域,然后使用Rammer算法将螺栓轮廓分割为六部分.最后,使用质心点云法求得分割后螺栓轮廓各部分的方向,通过对比螺栓当前状态与紧固状态方向的变化求得螺栓松动旋转的角度.试验结果表明,该方法可以准确地测量出螺栓松动旋转角度,最大相对误差为5.4％,其精度可以满足工程实践需要,具有良好的应用前景.     

一种新的兴趣区域车辆定位方法

利用哈夫变换检测图像中的直线结合车辆位置特征确定兴趣区域,实现感兴趣区域的确定,使用最大类间方差法将感兴趣区域的车辆进行分割提取,去除道路等背景信息。计算阈值分割后的图像的行/列的平均灰度值,再对该值来确定车辆的精确位置信息。实验结果表明,若车辆存在兴趣区域,文中提出的基于兴趣区域车辆定位方法可以实现有效检测。该方法计算简便,检出率高,具有一定的实际应用价值。     

智能化视觉系统在配电网带电接火上的应用

配电网带电接火要解决导线剥皮、引流线穿入紧固线夹、线夹螺栓紧固等基本操作.人工带电接火方式费时、费力且易造成安全隐患;采用自动化带电接火方式必须解决导线以及引流线穿线位置的准确定位.基于此提出一种智能化单目视觉引导的方法,由单目相机实时采集图像数据,通过图像二值化方法将导线从背景中分离,依据多视图几何关系求解导线的空间位姿;通过YOLOv4目标检测,实现引流线穿线位置的识别与定位;最终引导机械手完成智能化带电接火任务.     

基于防松线分割的螺栓松动全角度检测方法

针对现有无法基于防松线分割进行螺栓松动全角度检测的问题,文章开发了一种基于颜色分割和方向矢量运算的方法。首先,利用一种基于Lab和RGB颜色空间转换下的a分量非线性拉伸和R分量最优阈值分割方法分割防松线图像;其次,利用开运算对图像进行形态学操作;再次,通过一种角度递进最小包围方法确定防松线连通域面积最小外接矩形并确定其方向矢量;然后,基于四象限反正切函数和一定调整求解螺栓松动的全角度;最后,设计实验方案验证文中算法的可行性和精度。实验结果表明,检测算法能够实现螺栓0～360°的松动角度检测,且最大相对误差为1.43%,其精度可以满足工程实践需要,具有良好的应用前景。     

基于奇异值分解的橡胶密封圈表面缺陷检测方法

为解决橡胶密封圈表面缺陷人工检测效率低,缺陷提取困难等问题,提高橡胶密封圈缺陷在线检测速度及准确率,提出一种基于机器视觉的橡胶密封圈表面缺陷检测方法。该方法采用多相机多线程图像采集模式,采集橡胶密封圈的上下表面不同位置的局部图像;对图像自适应中值滤波后进行边缘增强,并使用高斯差分算子提取轮廓粗边缘,利用Zernike 矩获取亚像素边缘位置;针对边缘存在不连续点问题,使用Ceres库多项式拟合,估计断点位置,并更新所有边缘位置;根据边缘位置寻找出整张图像中橡胶密封圈表面图像区域,并将该环形兴趣区域映射到矩形区域中;将获得的图像进行奇异值分解（SVD）,并通过连通域分析,提取出图像中的奇异区域,即存在缺陷的位置。经实验验证,基于奇异值分解的橡胶圈表面缺陷检测方法鲁棒性好、效率高,可以快速准确地寻找出橡胶密封圈表面缺陷信息。     

Lamb波高斯混合模型螺栓松动损伤检测

螺栓连接广泛应用于多种领域,及时发现螺栓松动的位置是结构健康监测的重要课题之一。利用粘贴在铝板上的压电阵列采集Lamb波信号,提取特征参数集建立高斯混合模型。通过采集监测区域内螺栓连接结构的各种松动工况的数据建立完备的基准数据库,更新实时数据建立动态高斯混合模型,基于高斯混合模型之间概率密度分布之间的相似度最大准则,判断监测区域的各个螺栓松动情况。实验结果表明,螺栓松紧状态一致的测试样本与训练样本之间的高斯混合模型概率分布相似度值达到0.99以上,明显高于工况不匹配的相似度,该方法可有效判断监测区域每个螺栓的松紧状态。     

基于机器视觉的轴承套圈检测系统

设计了一套轴承套圈缺陷检测系统,以替代效率低、成本高的人工检测。首先,由线阵相机采集轴承套圈内外表面图像,经过图像扭曲矫正后进行分段处理,结合区域提取方法检测套圈的边缘缺陷;其次,通过对比原图与均值图的差异,快速凸显出表面是否存在缺陷;然后,采用面阵相机采集轴承套圈上下端面图像。通过对图像进行滤波及二值化、相机和镜头的标定、形态学去除内壁和大小径边缘提取等步骤,达到尺寸检测、分类的目的。     

线阵CCD图像两种直线拟合边缘检测方法比较研究

对线阵CCD图像边缘检测的直接直线拟合法和基于梯度算子直线拟合法进行了比较研究。利用线阵CCD对线材目标进行宽度测量,并分别用两种方法对采集目标图像进行边缘位置检测。经检测得到,直接直线拟合法和基于梯度算子直线拟合法的检测精度分别为0.579%和0.039%,标准差分别为0.037mm和0.169mm。结果表明,直接直线拟合法精度较低,但稳定性较好;基于梯度算子直线拟合法精度较高,但结果容易受到随机噪声的影响。     

基于投影统计与双曲线拟合的车道识别算法

提出了一种运用投影统计与双曲线拟合的车道线识别方法。首先对采集的图像进行预处理,利用车道线宽度等信息提取车道线的特征点;然后根据特征点的位置及方向角分布对消失点进行定位,并基于消失点位置提取近视场直道模型,再结合直道模型对当前车道进行补充;最后利用近视野车道直线信息和双曲线拟合,对存在弯曲车道的车道线进行车道线寻优。实验结果表明,提出的算法能有效检测不同曲率的车道线,所提出的车道检测方法准确率高,在复杂行驶环境下表现出较高的鲁棒性。     

一种快速提取的道路标识线识别方法研究

建立了直线道路模型,利用图像处理技术对道路图像进行了预处理,采用抽行扫描的方法提取出道路标识线的特征点,并对这些特征点采用线性回归的方法得到道路标识线的方程,为提高标识线识别的鲁棒性,在对特征点的优劣性进行判别的基础上,采用高准确度的特征点对道路图像中的车道标识线进行识别,进而选定车辆与道路的方向偏差、位置偏差和方向偏差的变化率3个参数来判断车辆在道路上的位置,以此作为智能车辆导航的依据,大量的实验表明该方法是有效、可行的.     

基于特征提取的车道线快速检测方法研究

车道线检测是无人驾驶车辆及车道偏离预警等系统的关键技术。针对自动驾驶车辆当前道路可行驶区域检测精度不高、环境适应性差及实时性差的问题，提出了一种基于特征提取的快速检测车道线的方法。在图像预处理阶段，首先读取视频图像，把每一帧RGB图像转为灰度图，通过Canny算子对图像的边缘轮廓进行提取，然后绘制车道线的掩码区域，并与边缘检测结果图结合，对感兴趣区域（ROI），也就是对车道线所划分的汽车当前可行驶区域进行提取。最后进行概率霍夫变换和最小二乘拟合，并将得到的直线绘制到原图像中，最终对每一帧处理后的图像进行输出。该算法在多种边缘检测方法中选用Canny算法，并针对人为选取双阈值的复杂性问题，提出了自适应调节、选取阈值的方法；运用改进的概率霍夫变换对车道线进行检测，并进行离群值的过滤，有效提高了检测精度和速度。结果表明：该算法处理每一帧图像的时长为13.9 ms，且平均准确率达到97.6%，具有较好的实时性和准确性。     

轮对多通道图像采集触发技术研究

车辆轮对磨耗参数的检测,对保证车辆安全运行具有重要作用。针对动态检测图像采集过程中,运动车辆轮对的定位与图像采集问题,研制了适用于轮对在线检测环境的多通道图像采集触发系统。通过对所选择的车辆检测传感器性能研究,对检出信号进行了优化处理,减小了传感器检测环节引入的误差;通过采用多传感器组实现了对不同运行速度轮对进行速度检测并设计了触发控制核心电路板来实现对多路信号的集中处理;控制软件根据检测结果调整相机拍摄时间,捕捉到达设计位置的轮对图像;利用单片机自有定时中断模块设计了较高精度的软、硬件计时功能。实验及研究结果表明,该多通道图像采集触发系统运行稳定,重复性实验中的触发延时误差小于0.001 s,图像采集的效果与精度达到设计要求。     

活塞表面缺陷图像的亚像素边缘检测技术研究

针对活塞图像对比度低、缺陷区域小、缺陷种类多、人工检测效率低等问题,提出一种结合区域生长法和亚像素边缘提取的活塞表面缺陷检测方法。利用图像处理软件采集活塞图像,分析活塞表面图像中缺陷区域与正常区域灰度值的差异。使用区域生长法进行图像分割,结合Canny算子对活塞表面缺陷边缘进行初步定位。通过定位感兴趣区域的位置,进行亚像素级别提取,并平缓感兴趣区域边缘。实验表明,所提算法比传统的边缘提取方法得到的缺陷区域更精确、平滑。     

采用线结构光的电动汽车电池包箱体孔组位置在线测量

三坐标测量机和位置度量规测量新能源汽车电池包箱体孔组效率低,投入大,且无法满足在线检测的要求。为此构建由大理石平台、直线电动机、3D线扫相机等组成的在线电池包箱体孔组位置度检测系统。该系统作为电池包生产线的一部分,在机械手将电池包放入检测平台后,直线电动机带动3D线扫相机获取电池包箱体孔组的3D点云数据。将3D点云投影到标定平面,采用中值滤波降噪预处理,膨胀、腐蚀逼出被检测孔轮廓,提取ROI;Canny边缘检测提取轮廓线,最小二乘法提取特征获取圆心坐标与装配孔半径,并采用柔性定位的方法校正所获得的数据。结果表明,在线电池包箱体孔组位置度检测系统满足电池包装配孔位置度0.2 mm的测量需求。     

一种快速提取的道路标识线识别方法研究

建立了直线道路模型，利用图像处理技术对道路图像进行了预处理，采用抽行扫描的方法提取出道路标识线的特征点，并对这些特征点采用线性回归的方法得到道路标识线的方程，为提高标识线识别的鲁棒性，在对特征点的优劣性进行判别的基础上，采用高准确度的特征点对道路图像中的车道标识线进行识别，进而选定车辆与道路的方向偏差、位置偏差和方向偏差的变化率3个参数来判断车辆在道路上的位置，以此作为智能车辆导航的依据，大量的实验表明该方法是有效、可行的。     

基于多峰拟合的直线电机动子位置精密测量方法

为满足直线电机动子位置的高精度测量要求,提出一种基于多峰拟合相位相关算法的直线电机动子位置精密测量方法。通过直线电机动子上的高速相机采集相邻栅栏图像;采用相位相关算法得到相邻栅栏图像的相位相关函数;根据相位相关频谱的峰值分布特性,采用多峰拟合获得相邻栅栏图像的亚像素位移值;根据测量系统标定系数,进而获得直线电机动子位置的精确位置。实验结果表明,该亚像素测量方法用于直线电机动子位置检测能达到精密定位,测量精度为1/100 pixel,且具有较强的鲁棒性和较高的实时性。     

基于单目视觉里程计的移动机器人自定位方法

为解决在列车底部直线移动的机器人对风管进行识别定位摘解时需到达两节车厢之间的自定位问题,提出一种基于单目视觉里程计的自定位方法.该方法根据单目相机在列车底部竖直向上拍摄时图像颜色较深,而当相机将要到达两节车厢之间时所拍摄图像中会有明显亮度变化区域的特点,选取关键帧图像,通过图像处理提取出图像中目标区域信息,根据所提出的...     

铝合金地铁车辆车顶焊接变形研究

本文对广州十三号线地铁车辆全铝结构车顶焊接生产过程进行深入研究,通过对全铝结构车顶焊接前后断面尺寸的测量和统计分析,得出变化趋势并进行理论分析,归纳A型铝合金轨道车辆车顶焊接过程中产生的焊接变形,总结经验找出控制焊接变形的方法。对铝合金轨道车辆生产有一定指导意义。     

广州地铁4号线直线电机车辆轴端接地装置故障分析及改进

广州地铁4号线自运营以来,直线电机车辆轴端接地装置松动、安装螺栓断裂和接地碳刷崩裂等故障严重影响运营安全。针对广州地铁4号线直线电机车辆轴端接地故障进行分析,通过加粗车轴和将接地装置改为内置来消除接地装置的安全隐患,有效保证直线电机车辆的运营安全。