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文檔簡介
1、對鋼軌狀態(tài)進行定期檢測,是科學地進行線路養(yǎng)護和保證鐵路行車安全的必要手段。傳統(tǒng)的機械接觸式測量方式測量速度慢、工作強度大、危險性高、可靠性差,已不能滿足高速度、高密度行車的需要。激光無接觸檢測技術具有測量范圍大、精度高、速度快、柔性好等優(yōu)點,已成為軌檢技術發(fā)展的主流,但國內現(xiàn)有的此類軌檢設備存在的速度和精度不夠高的問題。本文設計了一種鋼軌輪廓高速檢測系統(tǒng),進行了相關的理論和實驗研究。
實現(xiàn)對鋼軌輪廓的高速度、高密度采樣,是高速
2、、可靠獲取鋼軌狀態(tài)信息的前提。本文設計了一種基于多傳感器并行采樣的鋼軌輪廓圖像高速采集系統(tǒng),對該系統(tǒng)的可行性進行了論證,給出了根據(jù)檢測速度、采樣間隔以及攝像機本身性能確定所需傳感器個數(shù)的方法。針對高速檢測時所產生巨大數(shù)據(jù)量所帶來的數(shù)據(jù)傳輸問題,設計了一種基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的鋼軌輪廓圖像感興趣區(qū)域(ROI)提取算法,并進行了相關實驗。結果表明:該算法能夠實現(xiàn)圖像ROI的實時提取,有效減小通信的數(shù)據(jù)量。
在理論分析的
3、基礎上,建立了測量系統(tǒng)的數(shù)學模型。采用二維平面靶標對測量系統(tǒng)進行了標定,確定了系統(tǒng)模型中的未知參數(shù)?;阡撥壿喞獔D像自身特點,設計了一種亞像素光條中心提取算法。為減輕軌檢車振動對測量系統(tǒng)的不利影響,建立了振動對測量影響的數(shù)學模型,提出了一種基于輪廓曲線特征點和最近點迭代算法(ICP)的數(shù)據(jù)校準方法。該方法通過識別動態(tài)輪廓曲線的特征點,完成數(shù)據(jù)初步校準,然后利用ICP算法確定初步校準數(shù)據(jù)與標準數(shù)據(jù)之間的變換矩陣,實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)最終校準。最后
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