动车组闸片厚度自动识别技术：基于Halcon与VS的实现

"基于Halcon及VS的动车组制动闸片厚度自动识别模块的研究，旨在利用图像处理和模式识别技术解决动车组制动过程中由于闸片过薄导致的安全问题。该模块能自动进行图像拼接、预处理、模型定位以及闸片厚度计算，并在厚度低于阈值时发出警告。实验表明，此模块具有良好的稳定性和鲁棒性。" 这篇毕业论文探讨了基于Halcon视觉算法库和Visual Studio（VS）开发的一个动车组制动闸片厚度自动识别模块。Halcon是一种强大的工业图像处理软件，广泛应用于自动化和机器视觉领域，而VS则提供了开发环境，便于集成和调试各种算法。 闸片是动车组制动系统的关键部件，其厚度直接影响制动效果。当闸片过薄时，可能导致制动过程中车轮温度急剧升高，从而影响行车安全。因此，实时准确地监测闸片厚度至关重要。本研究中提出的自动识别模块采用以下步骤来实现这一目标： 1. **自动拼图**：动车组经过时，可能因拍摄角度和距离原因导致图像不完整。模块首先通过图像拼接技术，将多张图片整合成一张完整的闸片图像，确保后续分析的准确性。 2. **图像预处理**：包括去噪、增强对比度、直方图均衡化等步骤，以改善图像质量，提高后续特征提取的效率和精度。 3. **模型定位**：利用Halcon中的模板匹配或形状匹配功能，定位闸片在图像中的精确位置，为厚度测量提供准确的参考区域。 4. **制动闸片厚度计算**：通过边缘检测和轮廓分析等方法，确定闸片的边界，进而计算出闸片的实际厚度。 5. **异常报警**：一旦检测到闸片厚度低于设定的安全阈值，模块会立即触发报警机制，通知相关人员及时更换闸片，保障动车组的运行安全。 论文进行了大量的实验和测试，验证了该模块在实际应用中的有效性和可靠性。其鲁棒性体现在能够应对不同光照条件、闸片表面状态变化等因素的影响，确保了在复杂环境下的稳定性能。 通过这样的自动识别模块，可以显著提高动车组维护的效率和安全性，降低因人工检查带来的误差，对于现代高速铁路系统的安全管理具有重要的实践意义。