基于机器视觉的无砟轨道层间结构位移测量方法研究

作     者：苗壮 何越磊 路宏遥 李再帏 MIAO Zhuang;HE Yuelei;LU Hongyao;LI Zaiwei

作者机构：上海工程技术大学城市轨道交通学院上海201620 

基　　金：国家自然科学基金项目(51808333,51608202) 上海市科委重点支撑项目(16030501400) 

出 版 物：《铁道标准设计》 (Railway Standard Design)

年 卷 期：2020年第64卷第4期

页      码：77-83页

摘      要：为实现板式无砟轨道层间离缝的全天候监测,提出一种基于机器视觉的非接触式层间结构位移测量方法。针对传统Canny边缘检测算法自适应性较差的问题,对其进行改进。利用自适应中值滤波器代替高斯滤波器;提出一种基于分块迭代的局部阈值分割法自适应地选取阈值,并通过高斯拟合算法检测改进算法的优越性。通过室内试验对标记点大小、光源强度、拍摄距离和拍摄角度4个方面进行对比分析,选择最适测量参数。试验结果表明,在标记点运动的状态下,最大测量误差为2.6%,在误差的允许范围之内。通过现场测试验证,该测量方法可有效地对板式无砟轨道层间结构位移进行精确测量,为我国高速铁路的运行安全监测提供技术支持。

主 题 词：板式无砟轨道 层间离缝 机器视觉 位移测量 改进Canny算法 测量参数 高速铁路 

学科分类：08[工学] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.13238/j.issn.1004-2954.201905060005

馆 藏 号：203906519...