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基于Qt的机车轮轨相对位移的图像检测系统设计

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 机车安全运行监测的国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 基于传感器的机车安全运行监测的研究现状第11-12页
        1.2.2 基于图像处理的机车安全运行监测的研究现状第12-14页
    1.3 本文的设计方案第14页
    1.4 章节安排第14-16页
第二章 轮轨接触状态第16-19页
    2.1 钢轨与车轮的截面形状第16-17页
    2.2 轮轨接触状态第17-18页
    2.3 本章小结第18-19页
第三章 轮轨相对位移检测系统的总体方案设计第19-32页
    3.1 机车轮轨相对位移产生的原因第19页
    3.2 检测系统的设计原理第19-23页
        3.2.1 基于摄像机与激光源相结合的轮轨相对横移检测方法第19-21页
        3.2.2 基于摄像机垂直拍摄的轮轨相对位移检测方法第21-23页
    3.3 检测系统的组成及功能第23-30页
        3.3.1 硬件系统第23-25页
        3.3.2 软件系统第25-30页
    3.4 系统工作流程第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第四章 基于摄像机与激光源相结合的轮轨图像检测第32-41页
    4.1 激光点的特点第32-33页
    4.2 亮度均衡第33-35页
        4.2.1 光照不均匀问题第33页
        4.2.2 直方图均衡化原理第33-34页
        4.2.3 亮度均衡实现结果第34-35页
    4.3 基于阈值分割的激光点粗略定位第35-38页
        4.3.1 粗略定位原理第35页
        4.3.2 图像闭操作运算第35-37页
        4.3.3 图像亮度最大点选取及邻域判别第37-38页
        4.3.4 图像粗略定位结果第38页
    4.4 基于区域生长的激光点精确定位第38-39页
        4.4.1 精确定位原理第38-39页
        4.4.2 精确定位结果第39页
    4.5 本章小结第39-41页
第五章 基于摄像机垂直拍摄的轨道图像检测第41-53页
    5.1 模糊聚类的理论基础第41-44页
        5.1.1 模糊理论的起源第41-42页
        5.1.2 模糊集和理论第42-43页
        5.1.3 聚类分析法第43-44页
    5.2 基于meanshift算法的图像聚类第44-47页
        5.2.1 meanshift算法原理第44-46页
        5.2.2 meanshift算法处理结果第46-47页
    5.3 基于Sobel算子的边缘检测第47-49页
        5.3.1 Sobel算子检测原理第47-49页
        5.3.2 边缘检测结果第49页
    5.4 基于hough变换的直线检测第49-51页
        5.4.1 hough变换原理第49-51页
        5.4.2 直线检测结果第51页
    5.5 激光点的提取第51-52页
    5.6 本章小结第52-53页
第六章 检测系统的软件方案实现及系统误差分析第53-63页
    6.1 检测系统的软件实现功能第53-56页
        6.1.1 软件系统设计的任务和原则第53页
        6.1.2 功能结构设计第53-54页
        6.1.3 界面设计第54-56页
    6.2 系统检测结果和误差分析第56-61页
        6.2.1 基于摄像机与激光源相组合的轮轨相对横移检测第56-57页
        6.2.2 无砟轨道条件下轮轨相对位移检测第57-59页
        6.2.3 有砟轨道条件下轮轨相对位移检测第59-61页
    6.3 本章小结第61-63页
第七章 结论第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第68-69页

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