基于视觉测量的轨道静态检测关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 视觉测量系统 | 第12-14页 |
| 1.2.1 视觉测量系统构成 | 第12-13页 |
| 1.2.2 视觉测量基本流程 | 第13页 |
| 1.2.3 视觉测量系统关键技术 | 第13-14页 |
| 1.3 视觉测量在轨道静态检测上的应用 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 视觉轨检测量系统检测原理 | 第18-33页 |
| 2.1 现有轨检仪检测原理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 基于弦测法的轨检仪 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于轨迹法的轨检仪 | 第19-20页 |
| 2.1.3 激光长弦轨检仪 | 第20-21页 |
| 2.2 摄像机透视投影模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 坐标系转换关系 | 第21-23页 |
| 2.2.2 摄像机通用模型 | 第23-24页 |
| 2.3 结构光视觉测量原理 | 第24-27页 |
| 2.3.1 线结构光测量模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 光平面重合测量模型优化 | 第26-27页 |
| 2.4 基于视觉测量的轨道静态几何参数测量原理 | 第27-31页 |
| 2.4.1 轨距 | 第27-28页 |
| 2.4.2 水平(超高) | 第28-29页 |
| 2.4.3 轨向、高低 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 系统结构设计及硬件选型 | 第33-46页 |
| 3.1 机械结构设计 | 第33-39页 |
| 3.1.1 视觉测量机构设计 | 第34-37页 |
| 3.1.2 轨距测量机构设计 | 第37-38页 |
| 3.1.3 绝缘设计 | 第38-39页 |
| 3.2 主要硬件选型 | 第39-45页 |
| 3.2.1 工业相机选型 | 第39-41页 |
| 3.2.2 摄像机镜头选型 | 第41-42页 |
| 3.2.3 激光投射器选型 | 第42-43页 |
| 3.2.4 倾角传感器选型 | 第43-44页 |
| 3.2.5 里程编码器选型 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 视觉轨检测量系统标定 | 第46-62页 |
| 4.1 传感器标定技术 | 第46-47页 |
| 4.1.1 传感器标定的意义 | 第46页 |
| 4.1.2 静态标定的基本步骤 | 第46-47页 |
| 4.2 摄像机内、外参数标定 | 第47-58页 |
| 4.2.1 摄像机畸变模型 | 第47-49页 |
| 4.2.2 摄像机标定方法 | 第49-50页 |
| 4.2.3 Zhang Z.Y标定法算法 | 第50-53页 |
| 4.2.4 Zhang Z.Y法内部参数标定实验 | 第53-57页 |
| 4.2.5 光平面重合的外部参数快速标定实验 | 第57-58页 |
| 4.3 轨检仪测量参数标定 | 第58-61页 |
| 4.3.1 轨距及基本弦矢距标定 | 第59-60页 |
| 4.3.2 水平(超高)标定 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 特征图像处理及分析 | 第62-82页 |
| 5.1 数字图像基础 | 第62-64页 |
| 5.1.1 RGB彩色模型 | 第62-63页 |
| 5.1.2 数字图像表示 | 第63页 |
| 5.1.3 图像分辨率 | 第63页 |
| 5.1.4 图像灰度化与二值化 | 第63-64页 |
| 5.2 图像预处理 | 第64-66页 |
| 5.2.1 图像滤波 | 第65页 |
| 5.2.2 图像增强 | 第65-66页 |
| 5.3 特征光条提取 | 第66-71页 |
| 5.3.1 差影法特征光条提取 | 第66-69页 |
| 5.3.2 基于阈值的灰度图像分割技术 | 第69-71页 |
| 5.4 光条中心坐标亚像素提取 | 第71-76页 |
| 5.4.1 光条中心提取算法 | 第71-72页 |
| 5.4.2 基于形态学的光条中心提取 | 第72-74页 |
| 5.4.3 改进的灰度重心法 | 第74-76页 |
| 5.5 距离解算 | 第76-81页 |
| 5.5.1 光条中心拟合 | 第76-77页 |
| 5.5.2 测距算法实现 | 第77-79页 |
| 5.5.3 测距实验验证 | 第79-81页 |
| 5.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结和展望 | 第82-84页 |
| 6.1 工作总结 | 第82页 |
| 6.2 展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
