基于图像的轨道缺陷自动检测系统的研究

摘要

铁路作为国民经济发展的大动脉、国家重要基础设施和大众化交通工具，在中国经济社会发展中具有重要作用。保证铁路轨道处于良好状态是确保铁路行车安全的基础。轨道是铁路的主要技术装备之一，是行车的基础。在我国，长期以来铁轨轨道缺陷的监测一直依赖人工巡检，效率低下，而且检测结果受巡检人员的经验、责任心、天气情况等因素的影响。随着对高速铁路交通需求的增长，需要研制自动轨道缺陷监测系统来替代人工。
　　在实际工程应用中，需要检测的部分主要有两块，分别为钢轨和扣件，对应的缺陷主要分为三种：光带不均、扣件丢失和扣件歪斜。本文根据实际需要，设计了一整套缺陷自动检测系统，该系统一共分为以下三大部分：
　　（1）硬件部分。通过安装在列车底部的高速 CCD相机，将整个轨道随着列车的行驶拍摄下来，同时利用固定的算法将图像进行保存。
　　（2）自动检测部分。获得图像后，我们设计了一整套的算法来实现各种缺陷的检测，并利用C++语言来实现程序的编写。
　　（3）缺陷回放部分。利用该部分删除误判的缺陷，只保留需要修复的缺陷。
　　本文重点对第二部分的算法做了详细的介绍，利用边缘检测、图像匹配、对称检测等方法实现缺陷的检测和定位，并使用GPU来对图像处理进行加速。通过测试，证实该系统能够及时有效的发现各种缺陷，为列车的高速行驶保证安全。

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第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3研究总论及内容安排

第二章系统框架设计

2.1硬件设计

2.2缺陷自动检测系统

2.3缺陷回放系统

2.4本章小结

第三章 缺陷检测算法设计

3.1光带检测

3.2扣件检测

3.3检测结果

3.4本章小结

第四章 程序优化设计

4.1增加线程

4.2减少计算数据量

4.3 GPU加速

4.4硬件提升

4.5本章总结

第五章总结与展望

参考文献

附录1攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢