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线扫描铁轨表面成像系统与缺陷检测算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 铁轨缺陷检测研究状况第11-13页
        1.2.1 铁轨缺陷检测方法第11-12页
        1.2.2 铁轨缺陷检测设备第12-13页
    1.3 机器视觉铁轨检测第13-15页
    1.4 论文的主要内容和结构安排第15-17页
第2章 线扫描成像系统设计与测试第17-38页
    2.1 铁轨表面缺陷检测系统设计方案第17-18页
        2.1.1 主要技术指标第17页
        2.1.2 系统设计方案第17-18页
    2.2 成像系统器件第18-25页
        2.2.1 相机第19-21页
        2.2.2 镜头第21-22页
        2.2.3 光源第22-24页
        2.2.4 图像采集卡第24页
        2.2.5 控制器第24-25页
    2.3 成像系统方案第25-37页
        2.3.1 线性模组实验方案第26-29页
        2.3.2 高速转盘实验方案第29-33页
        2.3.3 室外电动车实验方案第33-35页
        2.3.4 轨检车实验方案第35-37页
    2.4 本章小结第37-38页
第3章 铁轨表面离散疤痕缺陷检测算法第38-49页
    3.1 检测算法流程第38-39页
    3.2 采集图像预处理第39-41页
        3.2.1 铁轨区域提取第39页
        3.2.2 降噪处理第39-41页
    3.3 增强铁轨图像第41-42页
    3.4 阈值化分割缺陷第42-44页
        3.4.1 最大类间方差法第42-43页
        3.4.2 改进算法第43-44页
    3.5 识别缺陷第44-46页
        3.5.1 形态学处理第44-46页
        3.5.2 缺陷特征滤波器第46页
    3.6 实验结果第46-48页
        3.6.1 增强铁轨图像方法比较第46-47页
        3.6.2 阈值化分割方法比较第47-48页
    3.7 本章小结第48-49页
第4章 铁轨表面裂纹缺陷检测算法第49-59页
    4.1 偏微分方程图像分割概述第49-50页
    4.2 水平集的曲线演化方法第50-52页
        4.2.1 曲线演化理论第50-51页
        4.2.2 水平集方法第51-52页
    4.3 Chan-Vese模型原理第52-56页
        4.3.1 Mumford-Shah模型第52-53页
        4.3.2 Chan-Vese模型第53-56页
    4.4 识别铁轨裂纹第56-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第5章 应用软件设计第59-67页
    5.1 软件开发工具第59-60页
    5.2 软件框架和功能第60-64页
        5.2.1 相机的配置与连接模块第60-61页
        5.2.2 图像实时采集与存储模块第61-62页
        5.2.3 缺陷检测模块第62-63页
        5.2.4 图像回放模块第63-64页
    5.3 软件运行结果第64-66页
    5.4 本章小结第66-67页
总结与展望第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
附录A 攻读学位期间发表的论文和参与的科研项目成果第73页

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