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基于粗糙神经网络的轨枕缺陷检测研究  
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【英文题名】 Study on Sleepeer Defects Detection Algorithm Based on Rough Set Neural Network
【作者】 雷华堂;
【导师】 何朝明;
【学位授予单位】 西南交通大学;
【学科专业名称】 机械设计及理论
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西南交通大学
【网络出版投稿时间】 2011-12-06
【关键词】 轨枕; 粗糙集; 神经网络; 缺陷检测; 铁路养护;
【英文关键词】 Sleeper; Rough Set; Neural Network; Defect Detection; Railway Maintenance;
【中文摘要】 随着我国铁路事业向高速、重载方向发展,对铁路运输安全提出更高要求。在我国,铁路道路养护采用以人工沿铁路线路进行目测的方式,很难保证结果的客观性和准确性,且对道路的养护工人的经验以及责任心要求比较高;随着铁路的不断提速,传统的检查方式已经开始暴露出弊端,希望有一种安全、准确、快速的铁路养护方法保证铁路的安全运营,因此,针对我国铁路道路养护中存在的实际问题和适应铁路发展的要求,研究运用于铁路道路安全巡检的自动化设备提上日程。 论文的主要工作如下: 根据我国铁路道路养护标准,结合国内外铁路养护相关经验,分析了我国铁路道路养护存在的问题和铁路道路养护目标,以提高检测效率,改善铁路养护的工作环境,提高铁路养护质量,保证铁路道路的安全运营为目的,提出了基于视频图像处理的铁路道路安全巡检的自动化方法。 针对铁路道路的病害特征,提出基于图像处理的自动巡检方案运用的相关理论、检测方法,并用实例说明方案的可行性。分析了基于图像处理的铁路道路病害检测的整个系统的结构组成、各组成部分的关系,提出构建系统的相应理论方法。 研究基于粗糙神经网络的轨枕缺陷检测的关键技术及理论支持,重点分析轨枕检测的主要内容...
【英文摘要】 With the continuous development of China's railway industry, a higher railway transportation safety requirement should be satisfied. Nowadays, railway maintenance in our country is still in the manner of the manual detection along the railway line for maintaining or inspect railroad tracks, In that process, the defect detection relies mainly on personal subjective judgment, it is difficult to ensure the objectivity and accuracy of the results of the object, and the requirements on the experience and account...
【更新日期】 2012-01-17

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