当前位置:主页 > 科技论文 > 交通工程论文 >

钢轨表面缺陷检测与数据传输技术研究

发布时间:2022-02-18 10:42
  钢轨作为轮轨接触的主要部件,承受着车辆载重与车体自重的全部压力。在列车车辆运行过程中,钢轨磨耗与非正常伤损发生率较高,车辆运行状态易受影响,因而加强对钢轨表面缺陷检测非常重要。本文通过对近年钢轨表面缺陷检测与数据传输技术研究,发现国内外学者虽然基于多种模态检测技术开发了一系列检测设备,但大多数仍停留在实验室研究阶段未投入现场应用。究其原因,主要由于这些检测技术对于检测设备硬件与搭载车辆要求较高。针对此问题本文面向应用设计了一种基于GPRS无线传输和图像处理技术的钢轨表面缺陷检测软、硬件系统。本文设计的钢轨表面缺陷检测系统包含图像采集、传输、处理硬件系统和图像处理与分析软件系统两部分。由对比选定的STM32单片机、相机模块、GPRS无线传输模块、工作站等硬件设备完成硬件系统的搭建,然后应用其完成对不同场景下钢轨表面图像数据的采集、传输和存储。在Windows系统下基于matlab GUI平台完成包含采集图像预处理、特征区域提取、缺陷检测与评价、参数分析存储等功能模块的钢轨表面缺陷检测软件系统设计。为了验证本文设计的钢轨表面缺陷检测系统的精确性和稳定性,本文通过对铁道工程训练中心实训场无砟... 

【文章来源】:石家庄铁道大学河北省

【文章页数】:71 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 钢轨表面缺陷检测技术的国内外研究现状
        1.2.1 钢轨表面缺陷检测技术简介
        1.2.2 国外研究现状
        1.2.3 国内研究现状
    1.3 无线通信系统发展现状
        1.3.1 无线通信技术简介
        1.3.2 钢轨检测通信技术发展现状
    1.4 本文主要工作与章节安排
    1.5 本章小结
第二章 钢轨表面缺陷特征分析与方案架构设计
    2.1 钢轨表面缺陷特征分析
        2.1.1 钢轨表面缺陷种类研究
        2.1.2 钢轨表面缺陷特征分析
    2.2 系统总体架构方案
    2.3 钢轨表面缺陷检测采集与传输系统架构
    2.4 图像数据处理流程
    2.5 本章小结
第三章 钢轨表面缺陷检测与传输系统硬件设计与实现
    3.1 系统硬件总体方案设计
    3.2 钢轨表面缺陷检测系统硬件设计
        3.2.1 处理器
        3.2.2 摄像头模块
        3.2.3 显示屏
        3.2.4 SD卡接口设计与实现
        3.2.5 钢轨表面缺陷图像采集系统的实现
    3.3 采集数据传输系统
        3.3.1 基于GPRS的 SIM808 模块
        3.3.2 图像传输系统的实现
    3.4 工作站简介
    3.5 本章小结
第四章 钢轨表面缺陷图像检测算法
    4.1 钢轨图像预处理
        4.1.1 图像粗分割
        4.1.2 图像平滑去噪
    4.2 钢轨表面边缘检测与区域分割
        4.2.1 钢轨表面区域边缘检测
        4.2.2 钢轨表面区域分割算法
    4.3 钢轨表面缺陷检测
        4.3.1 钢轨踏面图像校正
        4.3.2 钢轨表面状态预判断
        4.3.3 钢轨表面缺陷检测
    4.4 本章小结
第五章 钢轨表面缺陷检测系统软件设计
    5.1 Matlab GUI概述
    5.2 测量系统的软件设计
        5.2.1 软件设计目标与原则
        5.2.2 软件功能结构设计与实现
    5.3 本章小结
第六章 测量系统检测结果误差分析
    6.1 实验环境与过程
    6.2 系统测试
        6.2.1 数据传输系统测试
        6.2.2 系统准确性和稳定性检验
    6.3 测量误差分析
    6.4 本章小结
第七章 结论与展望
    7.1 结论
    7.2 展望
参考文献
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于图像灰度梯度特征的钢轨表面缺陷检测[J]. 闵永智,岳彪,马宏锋,肖本郁.  仪器仪表学报. 2018(04)
[2]基于机器视觉和脉冲涡流复合的在线钢轨表面缺陷检测系统设计[J]. 汪路明,金合丽,周煊勇,王章权,刘半藤.  浙江树人大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]基于机器视觉和脉冲涡流复合的在线钢轨表面缺陷检测系统设计[J]. 汪路明,金合丽,周煊勇,王章权,刘半藤.  浙江树人大学学报(自然科学版). 2018 (01)
[4]钢轨轨头浅表面缺陷的空气耦合超声导波检测[J]. 常俊杰,李媛媛,李光亚.  无损检测. 2018(03)
[5]基于多特征融合与AdaBoost算法的轨面缺陷识别方法[J]. 闵永智,程天栋,马宏锋.  铁道科学与工程学报. 2017(12)
[6]AM3359的钢轨实时检测与数据融合无线传输[J]. 王忱平,周严.  单片机与嵌入式系统应用. 2017(02)
[7]高速铁路钢轨磨耗的跟踪研究[J]. 刘丰收.  铁道建筑. 2016(11)
[8]铁路钢轨缺陷伤损巡检与监测技术综述[J]. 田贵云,高斌,高运来,王平,王海涛,石永生.  仪器仪表学报. 2016(08)
[9]钢轨轨底斜裂纹的超声导波散射特性[J]. 卢超,盛华吉,宋凯,林俊明,何方成.  无损检测. 2016(05)
[10]高速铁路钢轨疲劳过程的超声非线性系数表征[J]. 万楚豪,刚铁,刘斌,冯伟.  中国铁道科学. 2015(05)

博士论文
[1]提速条件下钢轨伤损特点及钢轨伤损分类的研究[D]. 邢丽贤.中国铁道科学研究院 2008

硕士论文
[1]基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究[D]. 丁政开.北京交通大学 2017
[2]基于机器视觉的钢轨表面缺陷识别研究[D]. 许文达.北京交通大学 2015
[3]钢轨擦伤检测算法研究[D]. 章华燕.北京交通大学 2016
[4]基于机器视觉的轨道缺陷图像检测系统设计[D]. 方玉红.南昌大学 2013
[5]轨道缺陷自动检测系统的研究与应用[D]. 李修林.北京交通大学 2008
[6]钢轨表面缺陷识别系统的设计与研究[D]. 孟佳.西南交通大学 2005
[7]铁轨缺陷自动检测系统的研究[D]. 徐瑞梅.大连海事大学 2003



本文编号:3630690

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/3630690.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户a316c***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com