基于粗糙神經網絡的軌枕缺陷檢測研究.pdf

1、隨著我國鐵路事業(yè)向高速、重載方向發(fā)展，對鐵路運輸安全提出更高要求。在我國，鐵路道路養(yǎng)護采用以人工沿鐵路線路進行目測的方式，很難保證結果的客觀性和準確性，且對道路的養(yǎng)護工人的經驗以及責任心要求比較高；隨著鐵路的不斷提速，傳統(tǒng)的檢查方式已經開始暴露出弊端，希望有一種安全、準確、快速的鐵路養(yǎng)護方法保證鐵路的安全運營，因此，針對我國鐵路道路養(yǎng)護中存在的實際問題和適應鐵路發(fā)展的要求，研究運用于鐵路道路安全巡檢的自動化設備提上日程。
　　

2、論文的主要工作如下：
　　 根據我國鐵路道路養(yǎng)護標準，結合國內外鐵路養(yǎng)護相關經驗，分析了我國鐵路道路養(yǎng)護存在的問題和鐵路道路養(yǎng)護目標，以提高檢測效率，改善鐵路養(yǎng)護的工作環(huán)境，提高鐵路養(yǎng)護質量，保證鐵路道路的安全運營為目的，提出了基于視頻圖像處理的鐵路道路安全巡檢的自動化方法。
　　 針對鐵路道路的病害特征，提出基于圖像處理的自動巡檢方案運用的相關理論、檢測方法，并用實例說明方案的可行性。分析了基于圖像處理的鐵路道路病害檢

3、測的整個系統(tǒng)的結構組成、各組成部分的關系，提出構建系統(tǒng)的相應理論方法。
　　 研究基于粗糙神經網絡的軌枕缺陷檢測的關鍵技術及理論支持，重點分析軌枕檢測的主要內容和目標要求，提出基于粗糙神經網絡的軌枕缺陷檢測系統(tǒng)，對其中涉及到的特征提取、特征離散、特征約簡以及粗糙神經網絡模型構建的相關理論進行闡述，并用實例說明理論的可行性。詳細論述基于圖像處理的軌枕目標區(qū)域和病害的特征，提出了區(qū)域和病害提取的相關理論和方法，并用實例說明理論和方法