基于機器視覺的TFDS典型故障識別方法研究.pdf

1、隨著本國鐵路事業(yè)的飛速發(fā)展，列車的運行速度越來越快，貨運列車的運行也呈現(xiàn)出高速重載的發(fā)展趨勢，然而傳統(tǒng)的停車靜態(tài)檢測因為受到列檢人員自身不確定因素的影響進(jìn)而導(dǎo)致列檢效率很低，這就與貨運列車高速發(fā)展對安全性的要求相矛盾。為解決這一問題，我國自主研發(fā)了貨車運行故障動態(tài)檢測系統(tǒng)(TFDS)，這個系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的列檢方式在列檢效率以及列檢質(zhì)量方面都有很大的提高。但是這個系統(tǒng)目前的工作模式仍然需要人工參與識別。本文旨在采用機器視覺理論，推進(jìn)TFD

2、S故障識別向“機控”工作模式轉(zhuǎn)變。
　　本文以TFDS的擋鍵丟失、截斷塞門手把關(guān)閉這兩個典型故障為研究背景，以機器視覺理論為基礎(chǔ)，設(shè)計并實現(xiàn)故障的自動識別。
　　針對擋鍵丟失故障，設(shè)計一種基于Hough變換的擋鍵丟失故障識別方法。該方法根據(jù)轉(zhuǎn)向架固有的幾何結(jié)構(gòu)特點，利用輪軸、端點和擋鍵之間的幾何位置關(guān)系建立一個數(shù)學(xué)模型，解決了因轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)而導(dǎo)致數(shù)學(xué)模型不適用的問題。采用鑒別相對梯度直方圖特征提取與分類方法進(jìn)行故障識別，解決了

3、因光照原因而給故障識別帶來影響的問題。針對截斷塞門手把關(guān)閉故障，設(shè)計一種基于先驗知識結(jié)合幾何模型輔助定位的截斷塞門手把關(guān)閉故障識別方法。該方法根據(jù)塞門與手把之間的幾何位置關(guān)系以及相應(yīng)的先驗知識建立一個數(shù)學(xué)模型，解決了手把檢測區(qū)域快速標(biāo)定的問題。采用目標(biāo)面積比結(jié)合計算排除后連通區(qū)域個數(shù)的方法進(jìn)行故障識別，解決了因圖像分割閾值而導(dǎo)致分割效果不好的問題。
　　最后，本文對這兩個故障識別算法進(jìn)行實際的測試，統(tǒng)計并分析測試的結(jié)果，測試結(jié)果表