铁道车辆论文-货车故障轨边图像检测系统（TFDS）图像分析方法与技巧.doc

毕 业 设 计 论 文 题 目：货车故障轨边图像检测系统 (TFDS)图像分析方法与技巧 XX学院毕业设计论文 XX学院毕业设计论文 PAGE 20 摘 要 为推进铁路现代化建设，实现货车列检作业环节的减少，推动从人检到机检、静态检测到动态检测的转变，提高列检效率和质量，保障货物列车运行安全，铁路列检站急需要一种可以对目前运行的铁路货车车辆的标签进行识别，对车底重要部位进行高速、清晰的图像采集，并可实现电脑自动识别的设备，因此货车故障轨边动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System，TFDS)孕育而生。 本文主要介绍了铁路货车运行故障动态图像检测系统的研究过程作者将TFDS系统分为前端控制与采集于系统和计算机视觉故障自动识别子系统两部分，每个子系统又分为若干模块分别设计。本论文重点对动态与采集子系统的车号识别设备、图像自动采集设备，以及对计算机视觉自动识别系统的针对两类常见故障的计算机视觉图像自动别算法进行了研究。研究车号自动识别设备时，应用了射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)技术中的微波反射调制解调原理。其中载波信号生成子模块产生910.1MHz、912.1MHz和914.1MHz频点的可选载波信号，标签将车号编码信息通过幅度调制加载到载波信号中，反射波经过与载波同频本振信号混频并滤波后得出车号编码信号。该信号经过解码模块解码得出车号信息，研究图像自动采集设备时，本文选取了UP.8001业摄像头+Matrox Metcor I /Digital图像采集卡的组合。在针对铁路货车两类常见故障的计算机视觉故障自动识别算法方面，应用了计算机视觉(Computer Vision，cv)技术。主要使用了直方图的灰度变换将待检图片进行预处理然后使用Sobel算子对图像进行边缘检测。在故障识别算法的设计中运用了图像投影理论，Hough变换以及Hough逆变换经典算法。《铁道部tbr3070-2002铁路机车车辆自动识别设备技术条件》铁路标准为本文依据。 关键词：车号自动识别系统；RFID；计算机视觉；货车故障轨边动态图像检测系统 XX学院毕业设计论文 目 录 TOC \o 1-3 \h \z \u 摘 要 II 目 录 III 引 言（或绪论） 1 第一章 TFDS系统介绍 2 1.1 TFDS系统的功能 2 1.2 TFDS系统的工作原理 2 1.3 TFDS系统的发展 5 1.4 TFDS系统的应用现状 6 第二章 TFDS系统的运用 8 2.1 TFDS的系统构成 8 2.1.1系统结构 8 2.1.2 系统硬件 8 2.2 TFDS的运用工作过程 10 2.2.1运用标准 10 2.2.2工作标准 11 2.2.3预报反馈 11 2.2.4拦停程序 12 第三章 TFDS系统图像分析方法与技巧 13 3.1图像显示方式 13 3.2 TFDS使用方法 15 第四章 常见故障部位图像分析技巧 23 4.1 常见故障部位 23 4.1.1TFDS故障发现故障对比（侧架部位） 23 4.1.2TFDS故障发现故障对比（制动梁部位） 23 4.1.3TFDS故障发现故障对比（车钩缓冲部位） 23 4.2故障分析技巧 24 4.2.1细节分析 24 4.2.2故障延伸检查 27 第五章 总结TFDS系统图像分析技术未来的发展趋势 29 结 论 30 参 考 文 献 31 致 谢 32 XX学院毕业设计论文 PAGE 1 引 言（或绪论） 安全是铁路运输永恒的主题。近年来, 经历6 次大规模提速, 提速线路已近2万公里 。随着铁路生产力布局的调整、列车路程延长、列检作业保证区段的延长, 这些变革给既有的货车运用安全保障体系提出了新的挑战, 确保车辆运行安全的任务十分艰巨。 长期以来,铁路车辆运行故障的检测完全依靠人工完成。这种传统的检车方式检测误差率高,效率低,工人劳动强度大,制约了铁路运输的快速发展。各科研机构单位根据铁道部提出的“5 T”系统建设总体思路,组织研发了HDJ —I 等多种型号的货车运行故障动态图像检测系统( TFDS) ,用于对货车底部的重点组成部位进行自动拍摄,并通过人机结合方式实现可视部位及相关零部件有无折断、脱落、丢失等故障的判别和处理,实现对车辆底部部件实时动态故障检测。 现提出了新课题，货车厂、段修周期普遍延长,约占保有量三分