公路与水路运输论文_基于机器视觉的口岸车道闸_计算机产品与流通杂志社投稿

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公路与水路运输论文_基于机器视觉的口岸车道闸

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文章摘要:由于口岸车道闸机运行时间较长，噪声信号会逐渐掩盖真实信号，从而造成信号混合行为的出现，导致口岸车道闸机抬杆机械动作故障检测精度降低。为此，提出基于机器视觉的口岸车道闸机抬杆故障远程检测方法。利用CCD传感器，最大化扫描复原口岸车道闸机抬杆机械动作故障信号，并对关键应用镜头设备进行选型处理，完成机器视觉检测的硬件结构设计。输入口岸车道闸机的远程故障图像，按照图像配准原则，得到具体的直方图修正处理结果，拼接与预处理远程故障图像。在此基础上，分析口岸车道闸机抬杆机械动作实际故障特征，通过信号参量非均匀采样的方式，对检测盲源进行分离，再联合故障信号输出信噪比数值，实现口岸车道闸机抬杆机械动作故障远程检测。实验结果表明，基于机器视觉的检测方法的口岸车道闸机抬杆机械动作故障检测准确率可达90.4%，固有模态函数（IntrinsicMode Function，IMF）分量值较大，可有效抑制噪声信号对真实信号的覆盖影响，提高口岸车道闸机抬杆机械动作故障检测精度。

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论文分类号:U495;TP391.41