基于机器视觉的铁路扣件缺陷检测方法研究

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1、中图分类号：ＴＰ３９１．４密级：公开ＵＤＣ；；本校编号菊Ｗ义遺乂聲硕±学位论文论文题目：基于机器视觉的铁路扣件缺陷｜检测方法研究：Ｊ研究生姓名：王珍珍学号：０２１３０４５４＾思＇明职称教授学校指导教师姓名：：申请学仿等级；王学硕壬学位专业；交通信息工程及控制２０１６．６．１７２０１６．６．３论文提交日期：论文答辩日期；：．－：Ｉ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究王作和取得的研究成果，除了文中特别加Ｗ标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的

2、研究成果，也不包含获得兰州巧通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：巧（（年＾月名日Ｉ学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州巧通大学有关保留、使用学位论文的规定。恃授权兰州交通大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权）说明学位论文作者签名：导签名；师

3、签曰；心＞｜字期年月曰签曰｜年字｜月曰（八是／）＾Ｊ＾＾＾硕士学位论文基于机器视觉的铁路扣件缺陷检测方法研究ResearchonDetectionMethodforRailwayFastenerDefectsBasedonMachineVision作者姓名：王珍珍学科、专业：交通信息工程及控制研究方向：图像处理学号：02130454指导教师：王思明完成日期：2016年4月25日兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学硕士学位论文摘要近年来，由于列车向高速、重载的方向迅速发展，因此，对铁路线路的维护工作也提出了更高的要求。传统的人工检修方法对

4、于当今现代化铁路安全自动维护的需求而言已经过时。现场数据调查可知，一旦铁路扣件缺陷连续存在3个以上就有可能导致列车脱轨事故的发生。然而，由于技术的欠缺，目前，在现场大多数路段对扣件缺陷的检测方法仍旧需要依靠工人沿线路巡查，该方法已不能满足定期检修的需要。另外，工人的安全也不能得到有效的保障。因此，该方法已无法保障为列车的高速运行提供一个安全可靠的线路环境。在此种环境下，研发一种可靠、通用的自动对铁路扣件缺陷检测的方法就显得尤为重要。针对现有铁路扣件缺陷检测方法存在的不足，本文在机器视觉和图像处理的基础上，初步实现了扣件缺陷的自动检测与分类，并设计了基于机器视觉的铁路扣件缺陷检测系

5、统的软件界面平台。首先，对获取的帧图像进行预处理，对灰度图像进行灰度化，减少图像的信息量。通过对图像去噪和增强处理，减少了图像传输过程中对图片质量的影响，提高图像的清晰度与对比度。针对扣件定位差的问题，利用LSD(LineSegmentDetector,直线提取)算法实现扣件枕肩位置的准确定位，结合图像的边缘特征图实现扣件钢轨区域的准确定位，利用钢轨边缘位置与枕肩位置的结构信息关系，对扣件区域实现最终的准确定位。最后，利用融合分层LBP(LocalBinaryPattern,局部二值模式)和分层HOG(HistogramofOrientedGradient,方向梯度直方图)特征提

6、取算法对视频流中定位后的各类扣件提取特有的特征，并将此特征数据作为扣件分类器训练的依据。基于二分类的SVM(SupportVectorMachine,支持向量机)分类器对扣件缺陷进行准确分类。引用了先进的一对一特征的分类方法进行了SVM离线训练，基于“投票法”的思想实现在线对扣件缺陷的准确分类。通过选取大量的正负样本进行仿真实验，本方法有效提高了系统的识别分类的准确率。设计的铁路扣件缺陷监测系统的软件界面平台，其操作内容有：登录、视频采集、存储、定位、缺陷检测识别和报警管理等六个模块。当监控窗口中出现缺陷扣件时，能够自动地对其进行检测与分类，同时把分类结果通过无线传输系统发送到工

7、务段，并将其作为其维护的重要依据。关键词：铁路扣件缺陷；直线提取；分层特征；SVM论文类型：应用技术研究-I-基于机器视觉的铁路扣件缺陷检测方法研究AbstractInrecentyears,duototherapiddevelopmentofthehigh-speedandheavytrain,higherrequirementsareputforwardbytherailwaylinemaintenancework.Thetraditionalmanualmaintenanc