基于激光传感器的钢轨轨廓测量技术的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及课题来源 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 选题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-17页 |
| 1.3.1 接触式测量 | 第10-12页 |
| 1.3.2 非接触式测量 | 第12-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 钢轨轨廓外形几何尺寸检测的原理和方法 | 第19-28页 |
| 2.1 结构光简介 | 第19-22页 |
| 2.1.1 点结构光测量 | 第19-20页 |
| 2.1.2 线结构光测量 | 第20-21页 |
| 2.1.3 多线结构光测量 | 第21页 |
| 2.1.4 结构光的发展和应用 | 第21-22页 |
| 2.2 激光传感器的检测原理 | 第22-25页 |
| 2.3 两种检测方案的选取 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 检测系统的总体设计 | 第28-40页 |
| 3.1 检测系统的基本要求 | 第28-29页 |
| 3.2 检测系统的硬件组成 | 第29-37页 |
| 3.2.1 机械结构 | 第29-31页 |
| 3.2.2 传感器模块 | 第31-33页 |
| 3.2.3 数据采集模块 | 第33-36页 |
| 3.2.4 电气控制模块 | 第36-37页 |
| 3.3 系统的可行性分析 | 第37-38页 |
| 3.4 系统的检测流程 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 检测算法和相关原理 | 第40-58页 |
| 4.1 数据预处理 | 第40-45页 |
| 4.1.1 数据筛选 | 第41-42页 |
| 4.1.2 数据精简 | 第42-43页 |
| 4.1.3 数据平滑 | 第43-45页 |
| 4.2 坐标转换 | 第45-47页 |
| 4.3 拟合与匹配 | 第47-56页 |
| 4.3.1 轨底拟合 | 第47-49页 |
| 4.3.2 机器学习的线性回归方法 | 第49-54页 |
| 4.3.3 几种图像匹配算法 | 第54页 |
| 4.3.4 基于特征点的旋转平移匹配 | 第54-56页 |
| 4.4 超限判断 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第58-70页 |
| 5.1 软件界面 | 第58-62页 |
| 5.1.1 Python语言 | 第58页 |
| 5.1.2 Anaconda简介 | 第58-59页 |
| 5.1.3 用户图像界面 | 第59-62页 |
| 5.2 实验 | 第62-63页 |
| 5.3 分析 | 第63-69页 |
| 5.3.1 重复性分析 | 第63-65页 |
| 5.3.2 一致性分析 | 第65-66页 |
| 5.3.3 不确定度分析 | 第66-67页 |
| 5.3.4 误差分析 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第76页 |
