基于DSP的高速軌道扣件檢測算法研究及系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、鐵路扣件是鐵路巡檢中重要的檢測對象之一,連續(xù)扣件的缺失可能導致列車脫軌事件的發(fā)生。近幾年,我國高速鐵路技術(shù)取得了飛速發(fā)展,從而對鐵路維護工作也提出了更高的要求。目前我國鐵路巡檢仍依賴于部分大型巡檢車外加巡道工的人工檢測,隨著計算機技術(shù)的廣泛應用,鐵路巡檢也勢必會向著智能化、集成化以及實時檢測的趨勢發(fā)展。
　　本文在分析了現(xiàn)有扣件檢測算法的基礎(chǔ)之上,最終選定以扣件的彈條作為目標檢測對象,利用圖像處理技術(shù),設(shè)計了高速有效的扣件缺失檢測

2、新算法,該算法以DSP作為數(shù)據(jù)處理平臺,最終可以適用于掛載在運行速度最高為300km/h的高速列車上進行實時的扣件缺失檢測。主要的研究內(nèi)容有探討系統(tǒng)的整體設(shè)計方案,研究高速有效的扣件缺失檢測算法,以及系統(tǒng)硬件平臺的搭建和各個子系統(tǒng)的參數(shù)計算、器件選型等。
　　本文提出了扣件缺失檢測系統(tǒng)的整體設(shè)計方案,以DSP作為數(shù)據(jù)處理平臺,將圖像采集系統(tǒng)采集到的圖像進行缺失檢測算法處理后,最后將結(jié)果傳輸給上位機,以作為后期人工查驗的參考依據(jù)。<

3、br>　　本文重點分析設(shè)計了扣件檢測的圖像處理算法。在扣件 T型定位算法中采用了改進的 Hough直線檢測算法,并將最新的基于分數(shù)階積分的濾波算法應用到了扣件圖像預處理算法中,從而保證了在去噪的同時有效地保留圖像的邊緣信息。在扣件檢測算法中,對特征增強后的預處理圖像采用了基于圖像局部方向均值的邊緣檢測新算法進行邊緣提取,并進一步對邊緣圖像信息進行強化,在此基礎(chǔ)之上,提出了逐點掃描的算法,最終實現(xiàn)了對扣件缺失的檢測。經(jīng)實驗室驗證,本算法具