货车交叉杆是铁路货车的重要部位之一,其参数指标直接影响机车的安全性能,因此定期的维修与检测变得尤为重要。从目前来看,人工检测作为主要的检测方法,需要大量的人力和物力,而且,对工人的技术和熟练度要求高,不符合现代企业对效率的追求,同时交叉杆自动检测仍处于起步阶段,其精确性和便利性还远远不能达到工业的检测要求。基于以上需求,本课题提出基于机器视觉的方式来对交叉杆的相关参数进行测量,从而达到检测的目的。论文主要工作如下1.提出基于自适应阈值的二值化法现场施工环境是多变的,晴天雨天、中午傍晚,光线差异比较大,通过优化图像识别过程,利用粒子群等思想方法,设计了自适应阈值的二值化法,优化算法,减小白天到黑夜,晴天到雨天光线变化对图片提取的影响。2.提出了查表检测投影映射算法针对自动测量还存在一定的误差情况下,摸索出查表检测算法,取用标准杆,按照需求,请机械工程师进行标定,通过一一定位原则,形成一个映射表,实际测量过程,通过区域定位原则,减小误差,提升检测精度,进一步提升交叉杆质量检测系统的有效性。3.设计了交叉杆质量检测系统该系统分四个阶段完成:(1)摄像机的标定。通过模拟仿真和实地测试,求出摄像机的参数,选择最佳摆放位置;(2)前景目标提取。本文运用机器视觉原理,根据现场的环境,对采集到的图片数据,运用背景差分法对图片进行处理,得到了前景的目标,具体分析了平均背景差分法、VIBE算法、以及自适应阈值的改进算法,最终得到了比较准确的ROI图片数据;(3)计算相关参数。将提取出的目标经过空间修正后,运用几何原理,求出了平面度和长度参数,对于得到的基准点数据,由于系统误差的影响,精度不能很好的保证,设计了一套数据映射的方法,减小了系统误差的影响,提高了精度;(4)设计了专家系统。将交叉杆按照专家判定准则分成七等:一等优、二等优、一等良、二等良、一等中、二等中、报废,方便进行之后的维护维修工作,同时设计打印功能,出具检验报告,降低工作人员的使用难度,提高实用性。最后,交叉杆质量检测系统做完后,企业邀请专家,随机取出交叉杆,进行数据检测比对试验,验证检测结论完全一致。