【摘 要】
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轨道表面缺陷检测是保障铁路运输安全的重要手段之一,本文设计了基于机器视觉的轨道缺陷自动检测系统,并对钢轨表面缺陷提取技术进行了研究。改进了最大类间方差自适应阈值分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.51065021)资助
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轨道表面缺陷检测是保障铁路运输安全的重要手段之一,本文设计了基于机器视觉的轨道缺陷自动检测系统,并对钢轨表面缺陷提取技术进行了研究。改进了最大类间方差自适应阈值分割算法,提出了基于轨道峰区检测的自适应二值图像投影法快速提取钢轨表面区域;最后,采用内部点掏空法和链码跟踪算法获取并存储缺陷轮廓信息,实现了钢轨表面缺陷区域的自动检测。实验结果表明：本文所采用的方法可快速定位钢轨区域,并自动准确提取缺陷图像,平均每幅图像耗时11 ms,从而为后续缺陷的测量和识别奠定基础。
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