【摘 要】
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针对传统扣件检测方法式效率低、可靠性差,不能满足现代铁路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的扣件缺失自动检测方法。在对灰度图像进行Canny边缘检测处理后采用十字交
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2009BAG12A01)
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针对传统扣件检测方法式效率低、可靠性差,不能满足现代铁路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的扣件缺失自动检测方法。在对灰度图像进行Canny边缘检测处理后采用十字交叉定位法对扣件位置进行定位,得到120×200像素的扣件区域,并提取扣件图像的20个边缘特征值;最后,利用模糊C均值聚类算法对这两类的特征量进行聚类分析,通过计算待诊断对象与标准模式的隶属度实现对扣件状态的分类。应用验证表明：采用的图像处理方法和识别分类算法能够有效检出轨道扣件缺失,检测速度快,鲁棒性好,检出率达96%。
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