機(jī)車(chē)輪對(duì)踏面損傷檢測(cè)對(duì)于機(jī)車(chē)的安全運(yùn)行有著重要意義。基于光電技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的機(jī)車(chē)輪對(duì)踏面損傷檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)μっ孢M(jìn)行非接觸式的在線檢測(cè),兼具準(zhǔn)確性和高效性,因此具有廣闊的應(yīng)用前景。本文主要研究了基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的踏面損傷圖像生成技術(shù)和基于YOLOv2的踏面損傷檢測(cè)方法,并設(shè)計(jì)研發(fā)了一套機(jī)車(chē)輪對(duì)踏面損傷檢測(cè)系統(tǒng)。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:（1）基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的踏面損傷圖像生成技術(shù)。采用殘差策略,利用恒等映射塊替代生成網(wǎng)絡(luò)中的下采樣層,改進(jìn)了條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成網(wǎng)絡(luò)。同時(shí),在生成網(wǎng)絡(luò)和辨別網(wǎng)絡(luò)各自損失函數(shù)約束下,使用梯度下降算法交替優(yōu)化生成及辨別網(wǎng)絡(luò)的卷積層參數(shù),訓(xùn)練得到收斂的生成模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該生成模型能夠生成具有損傷紋理特征的踏面損傷圖像。（2）基于YOLOv2的踏面損傷圖像檢測(cè)技術(shù)。利用19層卷積層和5層最大池化層搭建了基于YOLOv2模型的踏面損傷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。首先,利用K-Means++聚類(lèi)算法,對(duì)人工標(biāo)注的踏面損傷進(jìn)行分類(lèi),確定出踏面損傷的長(zhǎng)寬比,作為檢測(cè)模型Anchor boxes的初始化尺寸。然后,在均方和誤差損失函數(shù)的約束下,對(duì)經(jīng)公開(kāi)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

機(jī)車(chē)輪對(duì)圖像

雖然測(cè)量精度高，測(cè)量的參數(shù)也很全面，但是由于其需要機(jī)車(chē)單獨(dú)拆解下來(lái)，不僅檢測(cè)效率低，而且占據(jù)了大部分的檢修時(shí)應(yīng)自動(dòng)化檢測(cè)的需要。研究人員們逐漸把目光轉(zhuǎn)向了動(dòng)態(tài)檢測(cè)測(cè)法不需要機(jī)車(chē)處于靜止?fàn)顟B(tài)就能夠完成對(duì)輪對(duì)踏面損傷的檢測(cè)。減少了人工成本，減少了機(jī)車(chē)的檢修時(shí)間，還具備自動(dòng)化和智保證高的檢測(cè)精度。測(cè)法過(guò)程中，機(jī)車(chē)輪對(duì)與鐵軌間碰撞發(fā)出的聲音通常是均勻有規(guī)則軌上行進(jìn)過(guò)程中，會(huì)有特殊的輪對(duì)與鐵軌撞擊聲。憑借這種音一款裝置來(lái)檢測(cè)踏面損傷，在靠近鐵軌軌頭的一端，以特定角度m 處放置另一支話筒采集背景聲音，然后通過(guò)比對(duì)兩個(gè)音頻信號(hào)損傷的位置和大小[7]。差檢測(cè)法

圖 1. 3 超聲波檢測(cè)原理圖利用電磁超聲換能器（ElectromagneticAcousticTransduc是一種對(duì)車(chē)輪無(wú)損傷的檢測(cè)方法。該裝置如圖 1.3 所示聲發(fā)射探頭在輪對(duì)踏面表面激發(fā)表面波，另一個(gè)電磁超回波，直到檢測(cè)不到為止。當(dāng)踏面存在損傷時(shí)，超聲波收信號(hào)進(jìn)行分析處理，可以判斷超聲回波是否正常，踏路設(shè)施安裝安全要求規(guī)范規(guī)定不能將探頭安裝到鐵軌凹的振動(dòng)極有可能對(duì)裝置產(chǎn)生損壞，所以這種方法還沒(méi)有法圖 1. 4 振動(dòng)加速度檢測(cè)法


本文編號(hào)：3136709