基于机器视觉的钢轨轨头轮廓非接触测量技术的研究.docx

基于机器视觉的钢轨轨头轮廓非接触测量技术的研究
基于机器视觉的钢轨轨头轮廓非接触测量技术的研究
摘要：钢轨是铁路运输系统中重要的组成部分，其轨头的轮廓形状对于铁路运行安全和列车稳定性具有重要的影响。传统的钢轨轨头形状测量方法需要接触测量，存在成本高、工作效率低和测量准确度受限的问题。本论文以机器视觉技术为基础，研究了一种钢轨轨头轮廓非接触测量技术，通过图像采集、图像处理和轮廓提取等步骤，实现了对钢轨轨头轮廓的准确测量。
关键词：机器视觉，钢轨，轨头，轮廓测量
1.引言
铁路运输系统是现代交通运输的重要组成部分，而钢轨作为铁路运输系统中重要的支撑和引导元件，直接影响着铁路运行安全和列车稳定性。钢轨轨头的几何形状对列车运行中的稳定性和安全性起着重要作用。因此，准确测量钢轨轨头的轮廓形状对保障铁路运输系统运行安全至关重要。
2.传统钢轨轨头测量方法的问题
传统的钢轨轨头轮廓测量方法主要采用接触式测量，即使用测量仪器直接接触钢轨轨头进行尺寸测量。然而，这种测量方法存在一些问题。首先，接触式测量需要安装复杂的测量设备，成本较高。其次，接触式测量工作效率低，需要对每段钢轨分别进行测量，耗时耗力。最重要的是，接触式测量受到表面污染、磨损和轮耗等因素的影响，测量结果准确度较低。
3.基于机器视觉的非接触测量技术
近年来，机器视觉技术的快速发展为非接触式测量提供了新的解决方案。机器视觉技术可以通过采集钢轨轨头的图像数据，利用计算机图像处理算法提取轮廓信息，从而实现对钢轨轨头形状的准确测量。相对于传统的接触式测量方法，基于机器视觉的非接触测量技术具有成本低、工作效率高和测量准确度高的优势。
4.钢轨轨头轮廓测量系统设计
本研究设计了一套基于机器视觉的钢轨轨头轮廓测量系统。该系统由图像采集设备、计算机与图像处理软件组成。首先，使用高分辨率相机对钢轨轨头进行图像采集。然后，利用图像处理软件对采集到的图像进行预处理，如灰度化、滤波和边缘检测等操作。最后，通过边缘检测算法提取轮廓信息，并计算轨头的几何形状参数。
5.实验与结果分析
为了验证该非接触测量技术的准确性和可靠性，我们进行了一系列钢轨轨头轮廓测量实验。将采集到的图像数据进行图像处理和轮廓提取，得到钢轨轨头的几何形状参数。与传统的接触式测量结果进行对比分析，实验结果表明，基于机器视觉的非接触测量技术可以准确测量钢轨轨头的轮廓形状。
6.结论
本论文研究了基于机器视觉的钢轨轨头轮廓非接触测量技术。通过图像采集、图像处理和轮廓提取等步骤，实现了对钢轨轨头轮廓的准确测量。与传统的接触式测量方法相比，该非接触测量技术具有成本低、工作效率高和测量准确度高的优势，可为铁路运输系统的运行安全和列车稳定性提供保障。
参考文献：
[1]Xu,J.,Chen,R.,Hu,P.,&Tong,M.(2018).AvisualinspectionsystemforsteelrailheaddefectsInhigh-speedrailway.
[2]Shan,L.,Feng,Y.,Luo,W.,&Zhou,L.(2016).Steelrailcrosssectionrecognitionanddimensionalmeasurementsystem.AppliedSciences,6(12).
[3]Mao,S.,Huang,W.,&Wang,L.(2020).Afastandaccuratestereovisionmethodforrailwaytrackdetection.IEEEAccess,8,204130-204140.