【计算机视觉】是本文研究的核心技术，它是一种利用光学设备（如CCD相机）获取图像，并通过计算机处理来理解和分析图像信息的科学。在本文中，计算机视觉被应用于【轮对轮缘磨耗动态测量】，这是一个关键的铁路安全监测问题。
【轮对轮缘磨耗】是火车运行过程中由于摩擦导致的轮缘厚度减小，这直接影响列车的运行稳定性和安全性。因此，准确测量轮缘磨耗对于预防事故和维护铁路交通至关重要。传统的测量方法通常依赖于人工，效率低下且易出错。
文章中提到，研究人员采用【电荷耦合器件(CCD)】作为图像采集设备，但CCD的【隔行扫描】会导致图像的【运动模糊】。为了解决这个问题，他们研究了如何消除运动模糊，以提高图像质量。同时，为了从噪声中提取有用信息，进行了【图像平滑】处理，其中【中值滤波】被证明是提高精度的有效方法。
接着，文章讨论了【图像二值化】，这是一种将图像转换为黑白两色的过程，便于后续的图像处理。在此过程中，研究人员发现【最大类间方差法】在图像分割方面表现出色，能够准确地区分轮缘和背景。
为了测量轮缘的磨损程度，必须确定其轮廓。因此，他们采用了【中心线提取】技术，特别是【变窗“跟踪虫”轮廓跟踪法】，这种方法能完整提取出光带的中心线，为计算磨耗提供准确依据。
此外，【标定】过程也很重要，它确保了从图像坐标到实际物理尺寸的准确转换。通过这些技术的综合应用，建立了一个【动态测量系统】，能够在现场实时进行测量，并且与人工测量结果对比，误差不超过0.3mm，满足了【车辆段现场动态检测】的精度要求。
基于计算机视觉的轮对轮缘磨耗动态测量方法研究结合了图像处理的多个关键技术，包括CCD成像、运动模糊消除、图像平滑、二值化、中心线提取和系统标定，实现了高效、精确的动态测量，为铁路安全提供了有力保障。这一领域的研究不仅有助于提升现有检测设备的性能，还可能启发其他工业领域中类似问题的解决方案。
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