基于機器視覺的鋼軌表面缺陷識別研究.pdf

1、鐵路運輸系統(tǒng)正在朝高速、高密度、高負(fù)載的方向發(fā)展，保證鐵路系統(tǒng)的安全運營變得越來越重要。鋼軌表面缺陷是引起鐵路交通事故的重要原因，及時而有效地對缺陷鋼軌進行維護能極大地減少交通事故的發(fā)生。近年來，計算機圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展為鋼軌表面缺陷檢測提供了新的技術(shù)手段，是鋼軌無損檢測的新發(fā)展方向。由于鋼軌表面缺陷呈隨機分布、大小不一、分布不連續(xù)的特點，同時由于光照不均、軌面銹跡、噪聲等因素影響，鋼軌缺陷檢測存在一定困難。根據(jù)不同成像條件下鋼軌缺

2、陷的成像情況，本文給出了兩種檢測方法。
　　在實驗室模擬成像的情況下，給出了一種基于局部非線性對比增強算法和改進的最大熵閾值分割法的鋼軌缺陷檢測方法。局部非線性對比增強算法能提高鋼軌表面圖像的對比度，抑制干擾信息;通過最大化鋼軌圖像的目標(biāo)熵的方法改進最大熵閾值分割模型，能提高分割效果，減少算法復(fù)雜度;利用形態(tài)學(xué)方法對閾值分割后的圖像進行后期處理，能夠準(zhǔn)確地定位到鋼軌缺陷部分。在實驗室模擬成像系統(tǒng)中檢測正確率達(dá)到了91.9％。