列车转向架故障光学图像在线检测方法研究

项目名称： 列车转向架故障光学图像在线检测方法研究

项目编号： No.51405320

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 黄伟国

作者单位： 苏州大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 铁路车辆状态监测与故障诊断对提高运输安全及效率意义重大。对于列车转向架表面破损、零件脱落、部件松动类多发故障，传统检测方法效率低，且准确率易受光照条件影响。本项目以提高检测准确率与效率为目的，结合此类故障表现为部件位置、形状发生改变，易于通过光学图像表征的特点，引入与改进图像处理方法，开展转向架故障在线检测方法研究。首先针对列车底部光源强度弱、补偿光源光照不均匀的问题，研究基于多尺度Retinex算法、灰度拉伸算法等的图像增强方法，获得更为显著的图像信息；之后结合转向架部件繁多，图像边缘特征丰富的特点，研究基于多尺度与数学形态学理论的图像边缘特征提取方法，获取更为精细、准确的边缘特征；最后针对故障检测须对比分析运行状态、正常状态图像的需求，研究结合SC匹配算法与主分量分析方法的图像边缘特征相似度表征方法，实现转向架状态的自动判别。本项目研究成果将为列车转向架故障在线检测提供理论和技术支持。

中文关键词： 转向架；状态检测；图像处理；图像增强；形状匹配

英文摘要： Railway vehicle condition monitoring and fault diagnosis technology is of great significance to the transportation safety and efficiency. The train bogie failure, such as surface damage, parts missing, components loosing, usually leads to abnormal locatio

英文关键词： bogie；condition detection；image processing；image enhancement；shape matching