基于机器视觉的轨道检测系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 轨距检测系统的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外轨检车研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 国内轨检车研究现状介绍 | 第13-14页 |
| 1.3.3 国内外架构式轨道检测系统研究现状 | 第14页 |
| 1.4 系统实现方法比较 | 第14-16页 |
| 1.5 课题研究内容与文章内容安排 | 第16-17页 |
| 2 系统总体方案设计 | 第17-22页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第17-18页 |
| 2.1.1 用户需求分析 | 第17页 |
| 2.1.2 系统功能介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 系统检测方案设计 | 第18-19页 |
| 2.2.1 机器视觉原理及视觉系统构成 | 第18-19页 |
| 2.2.2 视觉传感器标定方法 | 第19页 |
| 2.2.3 多传感器数据融合方法 | 第19页 |
| 2.3 系统总体框架设计 | 第19-20页 |
| 2.4 系统硬件参数选型指标 | 第20-22页 |
| 3 轨道单像素轮廓提取图像处理算法研究 | 第22-35页 |
| 3.1 灰度变换 | 第22-25页 |
| 3.2 滤波处理 | 第25-28页 |
| 3.2.1 中值滤波器 | 第26页 |
| 3.2.2 高斯滤波器 | 第26-28页 |
| 3.3 图像分割 | 第28-29页 |
| 3.4 形态学变换及其优化过程 | 第29-33页 |
| 3.4.1 行程编码定义 | 第30页 |
| 3.4.2 形态学膨胀定义 | 第30-31页 |
| 3.4.3 基于行程编码的形态学膨胀优化过程 | 第31-32页 |
| 3.4.4 优化结果分析与算法实现 | 第32-33页 |
| 3.5 轨道轮廓中心线提取 | 第33-35页 |
| 4 视觉传感器标定与车体振动影响分析 | 第35-47页 |
| 4.1 三坐标系转换关系 | 第35-39页 |
| 4.1.1 理想视觉传感器模型 | 第35-36页 |
| 4.1.2 三坐标系代数转换关系 | 第36-39页 |
| 4.2 车体振动影响分析 | 第39-47页 |
| 4.2.1 车体水平、垂直振动影响分析 | 第39-43页 |
| 4.2.2 车体回转角姿态变化影响分析 | 第43-44页 |
| 4.2.3 车体俯仰角姿态变化影响分析 | 第44-45页 |
| 4.2.4 车体偏转角姿态变化影响分析 | 第45-46页 |
| 4.2.5 多振动状态轨距修正计算 | 第46-47页 |
| 5 实验室验证系统实现 | 第47-59页 |
| 5.1 系统硬件实现 | 第47-51页 |
| 5.1.1 视觉集成 | 第48-49页 |
| 5.1.2 惯性集成 | 第49-51页 |
| 5.2 系统软件实现 | 第51-59页 |
| 5.2.1 图像处理模块 | 第51-53页 |
| 5.2.2 惯性传感器信号处理模块 | 第53-55页 |
| 5.2.3 数据存储与超限判别模块 | 第55-57页 |
| 5.2.4 人机交互模块 | 第57-59页 |
| 6 实验与数据分析 | 第59-70页 |
| 6.1 视觉传感器非线性畸变标定试验 | 第59-61页 |
| 6.2 车体水平、垂直振动仿真实验 | 第61-66页 |
| 6.2.1 无振动位移实验 | 第62-63页 |
| 6.2.2 垂直振动位移实验 | 第63-64页 |
| 6.2.3 水平振动位移实验 | 第64-66页 |
| 6.2.4 倾角振动实验 | 第66页 |
| 6.3 图像处理速度测试试验 | 第66-68页 |
| 6.3.1 图像处理算法分步统计试验 | 第66-67页 |
| 6.3.2 行程编码优化算法统计试验 | 第67-68页 |
| 6.4 系统误差测试试验 | 第68-70页 |
| 6.4.1 车体振动影响分析试验 | 第68页 |
| 6.4.2 系统测量误差试验 | 第68-69页 |
| 6.4.3 系统最大不确定度试验 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 A 视觉传感器非线性畸变修正数据 | 第75-78页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第78页 |
