测，严重影响了线路检查工作。据不完全统计，目前，大部分型轨检车检测速度达到公里小时后，由于轨距吊梁振荡，轨距轨向无法正常检测。少数轨检车，如和轨检车，在速度达到公里小时后，轨距吊梁就开始振荡，导致轨距轨向无法检测。实际上，从年开始，随着检测速度提高，陆续发生了北京局部成都局乌鲁木齐局轨检车断梁事故，采用该种检测方式型和型轨检车存在安全隐患不能小视。而且，为防止断梁事故，般列车运行万公里要更换检测梁，但这只是解决安全隐患补救措施，不能从根本上解决问题。同时随着列车运行速度提高，维护检测精度难度增加，维修工作量大大增加，在快速线路检查中，经常出现因来不及维修而出现漏检现核准通过，归档资料。未经允许，请勿外传,象。因此，有必要采用新技术对原有装备进行改造，以提高轨道检测系统可靠性，满足铁路提速后对线路质量状况监测要求。国外轨检车轨距轨向检测系统上世纪年代以来，通常采用维光电位移传感器，为满足测量系统定位要求，安装基准般选择在以轮对为刚体结构上。如美国公司系列轨检车德国轨检车等，从测量原理角度来看，测量链简捷有助于提高测量系统精度。但是，随着检测速度提高，轮轨作用力增大，轴箱振动随之增大，工作环境恶劣束缚了检测系统性能。随着传感器技术及计算机技术发展，开始采用二维光电位移传感器，如面阵芯片等。较为典型系统如美国公司系统及日本黄色医生轨检车。前者采用线型激光光源摄像机图像处理系统，通过对钢轨断面轮廓图像测量获得轨距轨向测量值。后者采用线型激光光源二维敏感器件信号处理系统，通过系统结构确定几何关系获得到被测点测量值。因此，上世纪年代末期，满足于更高精度和检测速度激光和摄像技术获得应用并逐步取代了原有其他检测系统。目前，当今世界高速铁路发达国家，激光和摄像检测技术获得了广泛应用，而且，已成为目前世界上轨道检测系统主流。如日本美国法国德国意大利等，均不同程度采用了该检测技术，从而提高了系统检测速度精度和可靠性。轨距轨向检测装置研制必要性与实现目标鉴于型和型轨检车轨距轨向系统安全性缺陷和其较高故障率，该检测子系统更新换代成为当务之急。本项目主要研究目标采用国产轨距轨向子系统集成到现有国内大量使用型和型轨检车检测系统中。借鉴国外先进经验，研制出摄像方式轨距轨向测量系代入式，得在式，中，是像点在像平面坐标系中坐标，可从图像中提取。，是对应物点在物方坐标系轨道坐标系中坐标，是我们要求参数。包含八个参数这些参数决定于近景摄影内方位元素和外方位元素。如果这些方位元素已知，要确定这八个参数必须列出八个方程，也就是说必须利用四对控制点已知坐标。当控制点数大于型和型轨距轨向检测检测装置研制时，采用最小二乘法，选择最佳控制点。亮带细化亮带细化目是找出亮带中心线。有两种方法是二值图像细线化算法，包括细线化消除短枝和间隙等。二是灰度图像细化算法。灰度图像细化沿亮带垂直方向钢轨纵轴方向作切面，在切面上亮带光能量分布应如图所示。取最亮点连线作为亮带中心线。这要求在钢轨表面沿光带垂直方向作系列平行直线，提取这些平行直线与亮带交线上最亮点。应当特别指出，我们不可能在钢轨上完成这工作，只能在摄像机图像上完成此项工作。由于图像几何畸变，这些平行直线像并不是平行直线，而是相交于点直线，该点是这组直线灭点合点，在图中，像平面上像底点就是合点。过合点和亮带上任意点作直线，找出直线上最亮点，将这些点相连就是钢轨轮廓线像，经坐标变换即可得到钢轨轮廓线。二值图像细化图像细化目是把具有定宽度线条状区域削减细化到个像素点宽度，也就是要找到图像骨架。我们找光带中心线实质上就是找光带骨架。最著名算法是算法，可参阅文献语言图像处理程序设计。该文献中还介绍了几种相关祘法如间隙消除算法消除算法所得到细线图形间隙和缺口。短枝削去算法算法所得到细线图形毛刺和短叉。图细线平滑算法使细线图形连续平滑。图像处理图像处理目是消除干扰噪音，改善图像质量。比如低通滤波，中值滤波，灰度校正，直方图均衡，二值化，分区标号等等。简要介绍如下。直方图与灰度修正最常见图像缺陷是全幅图像偏暗或偏亮，亮度范围不足或非线性等因素造成对比度不足，严重影响图像视觉效果。如果图像灰度量化为至