【摘 要】
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针对轮对尺寸在线检测中廓形计算复杂的问题,提出一种新的轮对廓形提取算法。总结在线检测系统中的6种典型轮对廓形,采用DBSCAN算法对廓形数据进行聚类,并采用改进霍夫变换确
【机 构】
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广州地铁集团有限公司运营事业总部,南京理工大学自动化学院
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2017YFB1201201)
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针对轮对尺寸在线检测中廓形计算复杂的问题,提出一种新的轮对廓形提取算法。总结在线检测系统中的6种典型轮对廓形,采用DBSCAN算法对廓形数据进行聚类,并采用改进霍夫变换确定廓形有效区域;采用曲率熵与最小二乘法进行曲线拟合,获取轮缘基准点;通过坐标旋转与平移等操作实现完整的轮对廓形提取,为轮对尺寸计算提供支持。通过现场试验验证算法可行性,并与人工检测结果进行对比,结果表明:在线检测系统精度优于人工检测,验证该算法能够有效地实现轮对廓形提取。
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