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公开(公告)号：CN109754422B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910022600.0
申请日：2019-01-10
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度突变的扣件区域定位方法，包括(1)图像预处理：采集不同时段的轨道图像，构造二维伽马函数，轨道图像进行伽马校正后进行边缘提取得到边缘图像；边缘图像通过小波变换分解后进行重构，重构后的图像进行边缘提取；(2)扣件区域定位：钢轨图像进行灰度突变统计，得到灰度突变点标记图和统计图，然后修正统计图；根据统计图谷底区域定位流程图计算统计图的谷底区域，根据图像上的位置关系找出扣件区域；(3)计算总体定位准确率。本发明通过对图像预处理过程中的伽马变换、小波变换，对于灰度统计图中行和列的极小值进行了拉伸，双轨扣件定位精确度高，能快速、有效定位出扣件区域，具有较强鲁棒性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109269466B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201811275287.3
申请日：2018-10-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点的靶面相对位姿测量方法及系统，测量方法如下：(1)设计5个黑色圆形靶面特征点，靶面的4个顶角处设置4个特征点，靶面的中心设置1个特征点；(2)基于特征点的自标定，求出被测标靶沉降前后的位置和姿态信息；(3)特征点识别及质心定位。测量系统包括沿无咋轨道长度方向等间距设置多个图像式沉降监测仪，每个监测仪的摄像机镜头对准自身前方或后方监测仪内的激光光源，列车行进方向的最前端的图像式沉降监测仪的输出端与数据采集分析终端的输入端连接。本发明实现了靶面位姿的实时非接触式测量，测量快速准确，成本低，实施便捷，可广泛应用于无砟轨道表面沉降监测。
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公开(公告)号：CN109269466A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811275287.3
申请日：2018-10-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点的靶面相对位姿测量方法及系统，测量方法如下：(1)设计5个黑色圆形靶面特征点，靶面的4个顶角处设置4个特征点，靶面的中心设置1个特征点；(2)基于特征点的自标定，求出被测标靶沉降前后的位置和姿态信息；(3)特征点识别及质心定位。测量系统包括沿无咋轨道长度方向等间距设置多个图像式沉降监测仪，每个监测仪的摄像机镜头对准自身前方或后方监测仪内的激光光源，列车行进方向的最前端的图像式沉降监测仪的输出端与数据采集分析终端的输入端连接。本发明实现了靶面位姿的实时非接触式测量，测量快速准确，成本低，实施便捷，可广泛应用于无砟轨道表面沉降监测。
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公开(公告)号：CN109754422A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910022600.0
申请日：2019-01-10
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度突变的扣件区域定位方法，包括(1)图像预处理：采集不同时段的轨道图像，构造二维伽马函数，轨道图像进行伽马校正后进行边缘提取得到边缘图像；边缘图像通过小波变换分解后进行重构，重构后的图像进行边缘提取；(2)扣件区域定位：钢轨图像进行灰度突变统计，得到灰度突变点标记图和统计图，然后修正统计图；根据统计图谷底区域定位流程图计算统计图的谷底区域，根据图像上的位置关系找出扣件区域；(3)计算总体定位准确率。本发明通过对图像预处理过程中的伽马变换、小波变换，对于灰度统计图中行和列的极小值进行了拉伸，双轨扣件定位精确度高，能快速、有效定位出扣件区域，具有较强鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN109461148A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811275300.5
申请日：2018-10-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维Otsu的钢轨缺陷分割自适应快速算法，包括建立二维Otsu分割直分图，将待分割图像分为目标区域和背景区域，设定自适应的阈值检索区间；对于阈值检索区域像素点进行分区，对每一分区的灰度级统计计算，比较每一分区的均值方差，找出最佳阈值点所在的区域，再对本分区内各像素灰度值的类间方差进行计算，比较得出最大类间方差值，对应灰度值即为最佳分割阈值，根据最佳分割阈值，图像被二值化为目标区域和背景区域。本发明在进行分割钢轨缺陷图像时，自适应设定阈值检索区间，减少阈值检索过程中的冗余计算，同时阈值区间缩小了背景和目标区域差距，减少了噪点对于阈值确定造成的干扰，解决了小区域缺陷难以分割的问题。
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公开(公告)号：CN207931722U
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201820333024.2
申请日：2018-03-12
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于机器视觉的自动测量轨检车，包括手柄和车架，手柄上设有显示器，车架两端通过轮轴连接车轮，车轮上设有无刷直流电机和光电传感器，光电传感器和无刷直流电机电性连接，车架上设有电源系统、GPS模块、图像采集系统、图像处理系统及激光器，GPS模块和电源系统、图像采集系统电性连接，图像采集系统的输出端与图像处理系统的输入端连接，图像处理系统的输出端与显示器的输入端连接。本实用新型将机器视觉与轨检车相结合检测轨道缺陷，检测速度快，能够精确的定位钢轨表面缺陷，实现动态条件下轨距的非接触式自动测量和轨道状态的实时显示，检测效率高。
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