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基于传统图像处理的扣件检测方法在扣件定位方面存在定位不准、定位方法局限性较大等问题,在扣件识别方面的正确率也不高。而基于深度学习的扣件检测方法则需要大量的扣件样本作为训练集,训练效果难以保证。鉴于以上不足,提出一种基于改进形状匹配的扣件缺陷检测方法,该方法的一大优势是无需预先进行扣件定位,且匹配速度快、召回率高。该方法改进点主要包括:1)采用多模板匹配代替单模板匹配,以提高模板的多样性,进而提高扣件的匹配召回率;2)采用基于HALCON的形状匹配代替传统模板匹配,便于提高扣件的边缘检测效率,增强检测鲁棒性;3)提出扣件图片智能裁剪和模板库自动化更新算法,其中智能裁剪可裁剪出更加整齐而规范的数据集,模板库自动化更新算法可根据匹配的扣件数据集动态更新模板库。用轨道综合巡检车拍摄的扣件图片对该方法进行了实验验证。研究结果表明,在匹配阈值为0.75,模板库扣件数量为32的条件下,该改进方法对单张图片匹配时间为仅为0.18 s,检测召回率达到了98.15%。该改进方法高效且智能,具有较高的实用性、适用性和可行性,能够满足工务段日常维检的需要。 相似文献
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对于位置公差,许多机械设计人员把它与形状公差混淆,也像标注形状公差一样,盲目地给零件加上不必要的位置公差.还有更多的设计人员则给零件加上过多、过严过松的位置公差.有的位置公差明显与尺寸公差矛盾。为此,首先讨论位置公差与形状公差的区别,以便在实际应用中更好的区别这两种公差,并合理应用。[第一段] 相似文献
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1问题的提出 目前,桥上线路的捣固作业方式一般有两种:日常维修由于基本轨和护轨间的净距无法满足普通捣固机捣镐的下插宽度,只能采用人工捣固;大中修施工时,只有将护轨临时拆除后,才能使用普通捣固机械进行捣固作业,结束后再恢复护轨。现桥上大都铺设的是混凝土枕,人工捣固很容易造成轨枕底部掉块,加之人工捣固质量远不如机械捣固,因此,在日常维修中,桥上线路一旦产生高低不平顺时,只能够采取加垫调高垫板的办法解决,“维规”对调高垫板的使用又有严格的要求,对个别水平、低接头的处理可以使用垫调高垫板的方法处理,对长大轨面不平顺和垫板超过容许高度都不可用此方法解决。因此,在桥上能够解决用普通捣固机进行捣固,是彻底改变桥上作业方式的惟一出路。同样,随着铁路提速的要求和客运专线的大量建成运营,机械化养路是工务必由之路。 相似文献
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轮轨空闻接触几何关系是轮轨关系研究的基础。多年来,国内外学者已对这些问题进行了较为充分的研究,提出了一些不同的计算方法。我们发现,现有的方法虽然可以解决具有任意表面形状的轮轨空闻接触问题,但其计算速度较慢,在实际应用上有一定的困难。 相似文献
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斜交预应力箱梁位于腹板的钢绞线是三维曲线,若简化为平面曲线进行计算,将使下料长度和竖向弯起角与实际有不可忽略的误差,并影响张拉伸长量的计算结果,故有必要结合工程实例对其进行详细介绍。 相似文献