新一代乘客信息显示器研制

基于原先设计的乘客信息显示器的不足,在性能参数、显示效果、结构设计、功耗、产品维护等方面进行了改进,重新设计了新一代乘客信息显示器,并在CRH380AL动车组上得到广泛应用,满足客户更高要求。     

基于机器视觉的受电弓动态包络线检测系统

介绍了受电弓弓头结构及受电弓动态包络线机器视觉的检测系统组成,摄像机标定方法,并论述了动态包络线的检测原理和模板匹配算法。实验结果表明,该系统对受电弓动态包络线的分析提取方法可行,精度高,从而进一步为受电弓动态包络线检测提供了理论和实践基础。     

基于机器视觉的地铁主动式障碍物检测系统

针对现有异物入侵检测模型参数多、实时性差等问题,文章提出一种新型地铁主动式障碍物检测系统。首先通过使用稀疏化和通道剪枝的方法,得到轻量级YOLOv3异物检测模型,然后使用HSV、Lab颜色空间中的亮度通道辅助边缘检测,并进行透视变换处理,提取轨道可通行区域,最后基于PyQt5开发了主动式轨道障碍物检测系统。该系统已在地铁电客车上进行了验证,可实现障碍物检测及异物入侵报警等功能。     

机器视觉理论用于铁路接触网检测系统的研究

文章阐述了应用机器视觉理论研制非接触式接触网检测系统的关键技术：选题、技术路线、精密平台的搭建、方案实施等,内容涉及到数字成像、边缘识别、几何光学设计、图形识别模型、多任务多进程软件设计。     

基于机器视觉的轨距检测系统设计

一种基于机器视觉的轨距检测系统是通过硬件触发和软件多线程并行处理流程实现4台摄像机的同步图像采集处理、视觉计算、结果记录和通信。设计和推导了检测系统定标方法和轨距点获取的定标方法。试验测量结果表明:该检测系统适用于轨距参数的精确测量,精度可到达0.2 mm,重复性好,可有效地实现轨距参数的高精度动态测量。     

基于机器视觉的轨距检测方法研究

提出了一种基于机器视觉的轨距检测方法,该方法采用4个CCD摄像机和2个红色扇形光源构成检测系统。对检测系统进行了定标分析,采用提取分量的方式对图像的目标区域和背景区域进行分割,利用图像差影法去除噪声,应用自适应迭代阈值法对图像进行二值化处理,并通过膨胀和细化算法得到轨道的截面轮廓线。试验结果表明,该方法能有效地实现轨距参数的高精度动态测量,精度可达到0.07mm。     

基于机器视觉的钢轨光带检测方法

为了从轨道图像中准确地提取轨面区域并检测光带位置,根据钢轨光带的结构特征,提出了基于机器视觉的钢轨光带检测方法。首先根据轨道图像的频域特征,设计了基于占优的频率域采样值的轨面区域定位算法,从轨道图像中准确提取出轨面区域;然后利用图像灰度变换突出光带与非光带区域的边界,通过逐行计算梯度识别光带的位置。结合实际线路的轨道图像,采用该方法对钢轨光带进行检测,并与现有方法进行对比。结果表明：该方法能有效地检测钢轨光带,计算的光带区域与人工标注的光带区域的交并比平均值达到了88.81%,比现有方法提升了11.58%。     

基于机器视觉的激光焊缝余高检测技术

激光焊技术的应用促进了轨道车辆产品的档次提升,而在搭接接头焊接过程中,由于间隙影响会出现焊缝表面余高不足,直接影响焊缝质量。传统的表面余高测量方法无法满足检测精度及交检节拍要求。针对这一检测需求,研究开发了基于机器视觉的激光焊缝余高检测技术。该技术通过重建焊缝表面点云,进行图像校正与分析,获取特征点并计算余高。通过试验验证了该方法的可靠性及检测精度。所测余高值与破坏性金相检测方法测量余高值之间的差异对比结果表明,其检测精度优于0.05 mm,能够满足激光焊质量评估要求。     

轨道交通乘客信息查询系统关键技术的实现

针对目前地铁乘客信息查询系统的应用现状,利用应用成熟的计算机技术、网络技术及数据库技术,设计开发了一套智能化、集成化、网络化的乘客信息查询系统.本文重点讨论了轨道交通乘客信息网络化查询系统关键技术的设计与实现,从系统软件总体结构、数据接口、软件系统、硬件系统以及网络系统等方面进行了详细阐述.最后验证了系统关键技术实现的重要性和可行性,其应用取得了良好的经济效益和社会效应.     

一种基于机器视觉技术的机箱面板灯位识别方案

高低温运行检测是作为设备出厂前测试的一个重要环节。传统的高低温测试工装需要根据每个设备的特点定制,灵活性不强。因此,本文提出一种基于机器视觉技术的高低温室机箱面板灯位识别方案,不仅能够满足测试需求,而且具有很强的通用性。     

机器视觉在钢轨磨耗检测中的应用研究

随着铁路运输的快速发展,钢轨磨耗测量对保障铁路运输安全越来越重要,机器视觉技术作为一种非接触式的测量手段,可以对钢轨状态进行快速、精确、连续测量,大大提高了钢轨磨耗检测的效率。介绍机器视觉的概念、主要组成部分、工作原理以及工作特点,对其在钢轨磨耗测量中的国内外应用状况进行分析和总结,并对其检测方式做出了分类和比较,得出机器视觉技术相对于传统钢轨磨耗测量方式的优越性。机器视觉以其快速获取大量信息、易于自动处理、检测结果可靠等一系列优点,越来越受到国内铁路科研单位的重视。可以预见,随着机器视觉技术的日益成熟和发展,其在包括钢轨磨耗测量在内的轨道状态检测领域的应用将越来越广泛。     

基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法

针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题,本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法。首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线,提取出钢轨顶面区域;然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点;最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘,确定钢轨擦伤区域的位置。用测试数据集对本文算法进行检测性能评测,并与基于灰度阈值的算法进行对比。结果表明：本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4%,而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8%,本文算法的检测准确率大幅提升,能够对钢轨擦伤进行有效检测。     

基于机器视觉的上心盘关键尺寸检测研究

为了解决铁路货车上心盘尺寸检测采用传统测量方法效率低、检测位置单一等问题,文章提出一种基于机器视觉的尺寸测量方法。首先使用装备视觉领域内先进的工业相机,根据检测位置的不同,分别采用不同的光源对工件进行打光：低角度环形光对工件打光以获取更清晰的轮廓边缘信息;大面积面光对工件打光以获取更清晰的孔洞信息;背光对工件打光以获取更清晰的工件高度信息。其次对采集到的图像依次进行预处理(滤波、增强、二值化)、边缘提取、直线和圆拟合。采用高斯滤波对图像进行预处理以去除多余的噪声,用Canny算子进行图像边缘检测,再用不同的拟合算法(随机抽样一致算法、梯度下降法)对采集到的各部分图像分别进行直线拟合和圆拟合,进而对圆心距、直线距离进行像素尺寸测量,再通过标准件进行尺寸标定,从而得到工件的实际尺寸。该方法对上心盘图像的中心孔直径、内孔间距、外孔间距、圆脐直径、法兰高度、总高度及左右孔间距等全外形尺寸进行尺寸测量,并与标准件进行对比,在±0.1 mm精度下,上心盘外形尺寸检测结果与实际值的准确度达到99%以上。实验结果表明该测量方法能够实现上心盘全外形尺寸参数的测量,满足自动化的要求,有效提高了铁路货车零部...     

基于机器视觉的钢轨对接焊高精度检测方法

为提高闪光对接焊设备焊接过程的焊接精度,提出一种基于机器视觉和图像处理技术结合的钢轨对接焊高精度定位检测方法。该方法采用黑白面阵CMOS工业相机、线激光器作为主要检测硬件,其中线激光器发射的激光分别垂直投射在与轨道轴线平行的轨顶面和轨侧面上,通过对工业相机所采集的图像进行特征提取,针对多种不同特征进行模式识别,从而获得钢轨顶部和侧面高度差。通过重复性与可靠性试验,表明该方法满足工程实际检测要求。与传统的手工检测方法相比,本方法具有更高的精度,且受外部环境的影响较小,满足工况环境条件下的焊接精度要求,在复杂环境下同样可获得较好的检测效果。     

城市轨道交通乘客信息服务系统数据结构分析

在对城市轨道交通乘客信息服务的需求分析基础上,提出单一线路轨道交通乘客信息服务系统的通用数据结构,为基于不同的信号系统数据建立乘客信息服务系统的设计提供一个跨信号系统和计算机信息系统的数据构造方案.     

浅谈乘客信息服务系统（PISS）

乘客信息服务系统（PISS）是依托多媒体网络技术,以计算机系统为核心,以车站和车栽显示终端为媒介,向乘客提供信息服务的系统。介绍了城市轨道交通乘客信息服务系统结构构成、子系统及功能,以及与其他系统的接口配置。     

基于IAP程序远程更新设计在车载乘客信息显示器中的应用

为克服车载乘客信息显示器的传统程序更新方法的缺点,提出了一种基于IAP远程更新程序的方法,并着重阐述了该方法的原理和运行流程.该方法很好地解决了传统程序更新方法不灵活,拆卸工作量大的问题.     

基于机器视觉的钢轨表面检测光学模型的研究

在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。     

使用自动机器视觉系统完成车轮状态监测

介绍了一种基于机器视觉技术的道旁车轮状态监测方法。该方法提供的车轮缺陷检测和预测手段的检测系统,可大量节省维护费用,提高车辆的有效利用率。     

基于机器视觉的列车外齿轮磨损状态检测方法

齿轮是高铁列车中的重要部件,齿轮磨损状态的程度对列车运行安全具有重要的影响。针对采用人工观察确定齿轮磨损状态的问题,提出一种基于机器视觉的列车外齿轮磨损状态定量检测方法。为避免将顶部和底部低灰度啮合区分割为背景,提出分块分割算法以得到候选啮合区域。为去除候选啮合区中的背景区域且将啮合区分割为一个整体,提出区域聚合算法。为避免点蚀区域位于啮合区边缘造成的不完整分割问题,提出基于凸包运算的边缘修正算法。结合分块分割、区域聚合以及边缘修正,实现齿面图像啮合区分割。结合自适应局部阈值以及基于形状特性的假阳性去除算法,实现齿面图像的点蚀区域检测。在140幅齿面图像上对提出方法进行验证,啮合区分割的平均AOM为0.89,点蚀区域检测方法性能优于现有方法。