火車輪面磨損檢測(cè)系統(tǒng)中圖像處理的應(yīng)用研究.pdf

1、輪對(duì)是鐵路車輛重要的可互換部件。由于長(zhǎng)時(shí)間與鐵軌摩擦以及急剎車、振動(dòng)等原因，使得輪對(duì)踏面會(huì)受到不同程度的損傷，出現(xiàn)擦傷或剝離。這種損傷會(huì)不同程度地影響車輛的行駛路程(使用壽命)，更嚴(yán)重者會(huì)威脅到人身生命或財(cái)產(chǎn)的安全。因此，當(dāng)踏面擦傷深度及剝離長(zhǎng)度超過(guò)限定值時(shí)必須作為輪對(duì)故障而報(bào)警，并指出其數(shù)量和準(zhǔn)確位置。 本文在分析比較在傳統(tǒng)圖像處理算法的基礎(chǔ)上，提出了使用分水嶺算法處理火車踏面的思路。分水嶺算法不是簡(jiǎn)單地將圖像在最佳灰度級(jí)進(jìn)行

2、閾值處理，而是從一個(gè)偏低但仍然能正確分割各個(gè)物體的閾值開(kāi)始，然后隨著閾值逐漸上升到最佳值，使各個(gè)物體不會(huì)被合并。最初和最終的閾值灰度級(jí)都需認(rèn)真選取。如果初始的閾值太低，那么對(duì)比度低的物體一開(kāi)始就會(huì)被丟失，然后隨著閾值的增加會(huì)和相鄰的物體合并；如果初始的閾值太高，物體一開(kāi)始便會(huì)被合并，最終的閾值決定了最后的邊界與實(shí)際物體的吻合程度。在分析和比較了基于熵(entropy-based)的閾值選取方法和基于矩(based-moment)的閾值選